Sezónnost a sezónní očištění

VYDÁNÍ:
sdílejte na Facebooku sdílejte na Twitteru pošlete e-mailem sdílejte

Lidé se v průběhu roku chovají různě. V létě je teplo, v zimě je zima a v prosinci jsou Vánoce. A to všechno pochopitelně ovlivňuje lidské životy a odráží se ve statistických ukazatelích stejně jako různý počet pracovních dní v daném období.

Lidé se v průběhu roku chovají různě. V létě je teplo, v zimě je zima a v prosinci jsou Vánoce. A to všechno pochopitelně ovlivňuje lidské životy a odráží se ve statistických ukazatelích stejně jako různý počet pracovních dní v daném období. Vezměme například stavebnictví. V lednu se příliš nestaví, v červenci ano. Lednová stavební produkce je s červencovou nesrovnatelná. Produkce v lednu je vždy menší než v červenci. Tak jako každý rok. Tomu se říká sezónnost.
Nemusí jít pouze o vliv počasí a roční období, ale třeba i o významné události, které se každý rok opakují např. Vánoce. Před nimi lidé vždycky nakupují dárky a více utrácejí. Je tedy pochopitelné, že spotřeba domácností, resp. jejich výdaje, na konci roku výrazně rostou (oproti ostatním obdobím roku). Je to tak každý rok. Jak tedy zjistit, zda spotřeba domácností, důležitý indikátor ekonomického vývoje, v průběhu roku skutečně roste, nebo klesá?
K takovému srovnání je třeba odstranit vliv sezónnosti v průběhu roku na daný ukazatel. Proto se provádí tzv. sezónní očištění. V principu jde o to, že dlouhodobým sledováním můžeme říci, jak se které čtvrtletí (nebo měsíc) obvykle liší vůči ostatním v roce. Díky tomu lze všechna čtvrtletí roku vyrovnat na srovnatelnou úroveň (vyloučit opakující se poklesy a nárůsty pomocí tzv. sezónních faktorů) a poté je porovnat. Sezónní faktory se obvykle odhadují na základě komplikovaných matematicko-statistických modelů založených na chování ukazatele v minulých letech. Modelům rozumět nemusíme, důležité je, že víme, k čemu slouží.
Uveďme příklad. Díky dlouhodobému sledování víme, že v posledním čtvrtletí (před Vánoci) lidé utrácejí obvykle o 10 % více než v průměrném čtvrtletí. Naopak v 1. čtvrtletí nakupují domácnosti o 10 % méně. Pro zjednodušení řekněme, že ve 2. a 3. čtvrtletí nakupují průměrně, tedy nelze vysledovat žádnou každoroční tendenci k větším či menším výdajům. To znamená, že pokud by spotřeba za rok byla 400, pak je v průběhu roku průměrně rozložena do čtvrtletí takto: 90, 100, 100, 110.

Vliv sezónního očištění

Vliv sezónního očištění

Řekněme, že v našem přikladu byla spotřeba v jednotlivých čtvrtletích 100, 110, 120, 130. Může se zdát, že celý rok spotřeba rostla. Vezmeme-li v úvahu výše zmíněnou sezónnost, není tomu tak.
Uvědomme si, že spotřeba v 1. čtvrtletí (100) je ovlivněna každoroční tendencí lidí nakupovat po Vánocích méně (o 10 %). Pokud tuto sezónnost vezmeme v úvahu, musíme spotřebu v tomto čtvrtletí navýšit o 10 % (100 * 1,1 = 110) pro porovnání s jiným čtvrtletím. Ve 2. čtvrtletí není vliv sezónnosti žádný, úprava není třeba. Když tedy porovnáme obě čtvrtletí, zjistíme, že spotřeba ve 2. čtvrtletí oproti 1. nerostla (v obou čtvrtletích byla shodně 110).
Podobně postupujeme i při porovnání např. 3. a 4. čtvrtletí. Musíme zohlednit každoroční předvánoční nákupy na konci roku, jinak by srovnání nemělo význam, protože 4. čtvrtletí by vždy bylo větší než 3. čtvrtletí. Proto je třeba sezónně neočištěnou spotřebu domácností ve 4. čtvrtletí o 10 % snížit (130 * 0,9 = 117). Pak je vidět, že spotřeba na konci roku oproti 3. čtvrtletí (120) klesla, a ne naopak.
Základem úspěšného sezónního očišťování, jehož cílem je možnost porovnávat jednotlivá období roku navzájem, je správný odhad sezónních faktorů (tj. vyčíslení průměrných výkyvů v roce). To se děje na základě dlouhodobého pozorování předchozích období. Dlouhodobost je v tomto případě zárukou stability. Pokud by se ale náhle změnilo sezónní chování lidí – řekněme, že si začnou dávat dárky v průběhu celého roku, nikoliv jen o Vánocích – pak může chvíli trvat, než sezónní očištění přestane upravovat (navyšovat) 1. čtvrtletí a snižovat 4. čtvrtletí. Statistice by to sice způsobilo dočasné problémy v mezičtvrtletním srovnávání, ale nebylo by to krásné?

Autor: , vedoucí oddělení čtvrtletních odhadů
Zatím zde není žádný komentář.

Související články

 

O čem nevypovídají…

ilustrativní fotka

O tom, že bychom neměli bezmyšlenkovitě a nekriticky přijímat všechny číselné údaje, které se na nás valí, jsme v této rubrice již několikrát psali. Stejně jako o tom, že se musíme vždy ptát, kde se údaj vzal, kdo je jeho autorem, kdo s ním pracuje a hlavně – zda dává smysl. A co je ještě důležitější, zda je používán pouze k tomu, k čemu je určen.

Jak (ne)číst mezi ukazateli

Hledání závislostí mezi ukazateli a jejich interpretace je to, co dělá statistiku dobrodružstvím. Pokud ovšem pracujeme se statistickými ukazateli, měli bychom se vyhnout zkratkám, jinak nám hrozí mylné závěry a špatná rozhodnutí.

Statistika je o kompromisech

Ilustrační foto

Když se člověk při svém bádání obrátí ke statistice a hledá ukazatele, které by odpověděly na jeho otázky, stává se, že skončí zklamán, a s povzdechem se ptá: „Proč nejsou ty údaje dříve? Častěji? Ve větším detailu?

Dovolené hýbou průmyslem

Ing. Jan Ernest

Smyslem krátkodobých statistik vydávaných zpravidla v měsíční frekvenci je poskytnout informace o aktuálním trendu a popřípadě indikovat jeho změnu.

Jak se měří zahraniční obchod

Ilustrační foto

Česká republika je závislá na zahraničním obchodě se zbožím. Jak se zahraniční obchod měří nebo, chcete-li, odhaduje?

Čtvrtletní deficit a dluh vládních institucí

Ing. Václav Rybáček, Ph.D.

ČSÚ reagoval na rostoucí poptávku po dostupnosti fiskálních ukazatelů publikací čtvrtletních údajů o vývoji hospodaření a míře zadlužení, které jsou od roku 2015 vydávány přímo formou Rychlých informací.

Posuzujme statistické ukazatele kriticky

ilustrativní foto

Někdy mají i ty nejjednodušší statistické ukazatele svůj pravý význam trochu skrytý. A ten nakonec může vést ke zcela jiným závěrům, než by na první pohled data naznačovala. ČSÚ uvádí pár typických příkladů, kdy je třeba zpozornět a věnovat číslům i druhou myšlenku.

Fyzické osoby vs. přepočtené počty

ilustrační foto

Když hovoříme o počtu zaměstnanců, obvykle se objevují dva ukazatele: evidenční počet zaměstnanců buď ve fyzických osobách, anebo v přepočtených počtech (často pod zkratkou FTE).

Proč sezónně očišťovat?

Ilustrační foto

Počasí nebo odlišný počet dnů pro dané období mohou ovlivňovat statistické výsledky i v takových oblastech, kde bychom to nikdy nečekali. Velkou roli při hodnocení vývoje proto hraje očištění časových řad o tyto faktory.