البيانات المعدّلة وغير المعدّلة موسميًا: معنى SA وNSA وSAAR

يتغير النشاط الاقتصادي أحيانًا على نحو متوقع تبعًا للتقويم. فقد يرتفع التوظيف في قطاع التجزئة قبل عطلات الشتاء، أو يتباطأ البناء في الطقس البارد، أو تتغير جداول المصانع عند تبديل طرازات المنتجات. ويمكن لهذه الآثار المتكررة أن تجعل شهرًا يبدو أقوى أو أضعف من الشهر المجاور حتى عندما لا يتغير النشاط الأساسي كثيرًا.

يقدّر التعديل الموسمي الجزء المرتبط بالآثار الموسمية المتكررة في السلسلة، ثم يزيله من النسخة المعدّلة المنشورة. وقد تراعي الجهات الإحصائية أيضًا آثارًا تقويمية متوقعة، مثل اختلاف عدد أيام الأسبوع أو العطلات المتنقلة، عندما تقتضي منهجية السلسلة ذلك. والهدف هو تسهيل تفسير الحركة من شهر إلى شهر أو من فصل إلى فصل، لا محو النشاط الاقتصادي الفعلي أو إنتاج اتجاه سلس تمامًا. يصف مكتب إحصاءات العمل التعديل الموسمي بأنه إزالة للآثار الموسمية المتكررة، ويوضح مكتب الإحصاء الأمريكي أنه قد يساعد على كشف خصائص السلسلة الزمنية غير الموسمية. راجع [نظرة مكتب إحصاءات العمل إلى التعديل الموسمي]({source:blsSeasonalAdjustmentOverview}) و[الأسئلة الشائعة لمكتب الإحصاء عن التعديل الموسمي]({source:censusSeasonalAdjustmentFaq}).

والتعديل الموسمي ليس هو تعديل التضخم. فقد تظل السلسلة المعدّلة موسميًا مقاسة بالدولارات الجارية، كما يمكن عرض سلسلة حقيقية معدّلة لمراعاة التضخم مع التعديل الموسمي أو بدونه. تحقق من البعدين عند قراءة إحصاءات الأسعار أو الإنتاج أو الدخل أو الإنفاق.

الموسمية ليست هي دورة الأعمال. فقد يتكرر تباطؤ متوقع في الصيف كل عام، بينما قد يعكس انخفاض يستمر عدة فصول نشاطًا اقتصاديًا أوسع أو صدمة أخرى. ولا يستطيع التعديل الموسمي تصنيف كل حركة على نحو مثالي؛ لذا اقرأ الإصدار إلى جانب ملاحظاته الفنية والمؤشرات الأخرى.

يشير SA إلى البيانات المعدّلة موسميًا، ويشير NSA إلى البيانات غير المعدّلة موسميًا؛ وقد تسمي الإصدارات الأخيرة بيانات غير معدّلة أو أصلية. تصف النسختان عادةً السلسلة الاقتصادية نفسها، لكنهما تجيبان عن سؤالين مختلفين للمقارنة.

الرقم المعدّل تقدير مبني على السلسلة ومنهجية الجهة الإحصائية، وليس مسحًا ثانيًا. وقد يتحرك على نحو مختلف عن الرقم غير المعدّل لأن الأثر الموسمي المقدّر لشهر ما قد يكون أكبر منه لشهر آخر. ويذكر مكتب إحصاءات العمل أنه لا توجد نسخة أفضل دائمًا: فقد تناسب البيانات غير المعدّلة مقارنة التوظيف الموسمي في الفترة نفسها من سنوات مختلفة، بينما تفيد البيانات المعدّلة غالبًا في متابعة الحركة الشهرية الأحدث. يقدم [دليل المكتب لاستخدام بيانات CPI المعدّلة وغير المعدّلة]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) مثالًا خاصًا بسلسلة معينة؛ راجع ملاحظات كل إصدار قبل تعميمه.

يغيّر التعديل المقارنة من خلال تقدير نمط التقويم لكل فترة. لنفترض، كمثال افتراضي مبسط، أن سلسلة تستخدم أثرًا موسميًا جمعيًا. في الشهر أ، تتضمن القيمة المرصودة 100 أثرًا موسميًا مقدّرًا قدره 15، فتكون القيمة المعدّلة 85. وفي الشهر ب، تتضمن القيمة المرصودة 108 أثرًا موسميًا مقدّرًا قدره 25، فتكون القيمة المعدّلة 83.

ترتفع السلسلة غير المعدّلة بمقدار 8، بينما تنخفض السلسلة المعدّلة بمقدار 2. وهذا ممكن لأن الزيادة الموسمية المعتادة المقدّرة أكبر في الشهر ب. في هذا المثال، يسأل التغير المعدّل عما إذا كانت الزيادة المرصودة قد تجاوزت نمط التقويم المتوقع. الأرقام مختلقة لغرض توضيح الحساب فقط، وليست قراءات لأي مؤشر منشور.

هذا الطرح مثال تعليمي على التعديل الجمعي. تستخدم سلاسل كثيرة عوامل ضربية، بحيث تُحسب القيمة المعدّلة بقسمة القيمة الأصلية على عامل؛ وقد تجمع الطرق أيضًا بين الآثار الموسمية وآثار أيام الأسبوع أو العطلات المتنقلة. لذلك لا يثبت اختلاف الاتجاه وحده وقوع خطأ من الجهة الإحصائية أو انعكاس حاد في الاقتصاد. وتشير الأسئلة الشائعة لمكتب الإحصاء إلى أن اختلاف اتجاه البيانات المعدّلة وغير المعدّلة أمر شائع، وينبغي تفسيره بالنظر إلى العامل الموسمي وبقية تفاصيل الإصدار. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

في السلسلة المنشورة، لا يثبت الانخفاض المعدّل الصغير وحده حدوث نقطة تحول واضحة. فقد يؤثر خطأ المعاينة والتقريب والمراجعات وعدم اليقين في العوامل المقدّرة في القراءة القصيرة الأجل. وعدد المنازل العشرية المعروض يبين دقة العرض، لا درجة اليقين في التقدير الأساسي.

<!-- learn:illustration -->

تُقدّر العوامل الموسمية من تاريخ سلسلة زمنية بعينها. وتبحث الأساليب الإحصائية عن الأنماط التي تتكرر في أوقات متشابهة من العام، مع تمييزها عن الحركة طويلة الأجل والتغيرات غير المنتظمة. ويمكن تمثيل السلسلة بمكونات موسمية واتجاهية-دورية وغير منتظمة؛ وعادةً ما تزيل السلسلة المعدّلة المنشورة المكوّن الموسمي المقدّر مع الإبقاء على الحركة غير الموسمية والصدمات غير المنتظمة.

ولا يكون النمط بالضرورة نسبة ثابتة يطرحها المحلل كل سنة. فقد تلائم الآثار الجمعية بعض السلاسل، بينما تستخدم سلاسل أخرى عوامل ضربية يتوقف حجمها على مستوى السلسلة. وقد تقدّر الطريقة أيضًا آثار أيام التداول أو عطلة متحركة مثل عيد الفصح عند الحاجة. ويصون مكتب الإحصاء الأمريكي برنامج X-13ARIMA-SEATS للتعديل الموسمي، ويشرح استخدام التشخيصات لتقييم بقايا الموسمية والاستقرار. وهذا وصف للأداة وعائلة الأساليب، لا ضمان بأن كل إصدار حكومي يستخدم الإعدادات نفسها. راجع منهجية السلسلة المحددة. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

ولا يؤثر التقويم وحده في التقدير. فقد يبقى إضراب مفاجئ أو طقس غير معتاد أو اضطراب بسبب جائحة أو خطأ معاينة أو صدمة تخص شركة بعينها في السلسلة المعدّلة بوصفه حركة غير منتظمة. وقد تفصل بعض الجهات القيم الشاذة المعروفة أو أحداث التقويم في نماذجها، لكن التعديل الموسمي لا يجعل المشاهدة خالية من عدم اليقين في القياس. ولا ينبغي الخلط بين الرسم الأكثر سلاسة والقياس المباشر لاتجاه غير مرصود.

تنشر بعض الإصدارات إجماليًا معدلًا موسميًا وبعض مكوناته من دون تعديل موسمي. وإذا اختلف أساس التعديل بين السلاسل المكونة، فقد لا يؤدي جمع القيم المعروضة إلى الإجمالي المنشور. تحقق من حالة التعديل وطريقة التجميع لكل سلسلة قبل الجمع أو المقارنة.

يعني SAAR «معدلًا سنويًا معدّلًا موسميًا». وهو يجمع فكرتين منفصلتين: يقدّر التعديل الموسمي آثار التقويم المتكررة ويزيلها، ثم يحوّل اصطلاح المعدل السنوي مستوى فترة أو وتيرة نموها المعدّلة إلى مقياس سنوي للمقارنة. لا تقرأ الاختصار على أنه ادعاء بأن وتيرة الشهر الحالي ستستمر سنة كاملة.

يعرض مكتب الإحصاء الأمريكي بعض تقديرات تصاريح البناء الشهرية بمعدل سنوي معدّل موسميًا. فإذا كانت الوتيرة الشهرية المعدّلة الافتراضية 8,000 تصريح، كان SAAR هو 8,000 مضروبة في 12، أي 96,000. ويساعد المعدل السنوي على مقارنة الشهر الحالي بإجمالي سنوي. لكنه لا يعني إصدار 96,000 تصريح في ذلك الشهر، ولا يتنبأ بإصدار هذا العدد خلال السنة المقبلة. يتبع المثال [منهجية مكتب الإحصاء لتصاريح البناء]({source:censusBuildingPermitsMethodology}) ويستخدم أرقامًا افتراضية.

ونمو الناتج المحلي الإجمالي الفصلي بمعدل سنوي اصطلاح مرتبط لكنه مختلف. يركّب مكتب التحليل الاقتصادي التغير النسبي الفصلي على مدى أربعة فصول؛ ولا يضرب التغير المرصود في أربعة ببساطة. مستوى الناتج المحلي الإجمالي المعدّل موسميًا والمعروض بمعدل سنوي، والتغير النسبي الفصلي المحوّل إلى معدل سنوي، والتوقع السنوي أمور ثلاثة مختلفة. يشرح المكتب حساب نمو الفصول في [الأسئلة الشائعة عن المعدل السنوي]({source:beaQuarterlyAnnualRates}). ولمزيد عن مقارنة المعدلات، راجع كيفية قراءة معدلات نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي.

نعم. العوامل الموسمية تقديرات، وقد تغيّر المشاهدات الجديدة النمط المتكرر المقدّر. ويمكن للجهات إعادة إجراء التعديل عند ورود بيانات جديدة، أو مراجعة مشاهدات معدّلة سابقة وفق جدول دوري، أو تحديث القيم المعدّلة عند مراجعة البيانات الأصلية غير المعدّلة. وتختلف وتيرة المراجعة والفترة التي تشملها باختلاف البرنامج.

فعلى سبيل المثال، يعيد مكتب إحصاءات العمل حساب العوامل الموسمية لسلاسله المعدّلة من مؤشر أسعار المستهلك CPI كل عام، وقد يراجع ما يصل إلى خمس سنوات من المؤشرات المعدّلة. وهذا وصف لبرنامج CPI، وليس قاعدة عامة لمراجعة كل مجموعة بيانات أمريكية. كما يعيد المكتب تقييم ما إذا كانت سلاسل CPI الفردية لا تزال تُظهر موسمية كافية لتبرير تعديلها. تصف [صفحة التعديل الموسمي لمؤشر CPI]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) العملية الحالية وفترة المراجعة.

عند إعادة إعداد رسم بياني، دوّن معرّف السلسلة وحالة التعديل الموسمي وتاريخ الإصدار ونسخة البيانات. وقد يختلف رسم فوري أُنشئ بالقيم المتاحة وقتها عن رسم يُنزّل لاحقًا، حتى مع استخدام اسم السلسلة نفسه. أبقِ القيمة الأصلية والمعدّلة منفصلتين عندما يتعلق السؤال بالنمط الموسمي أو بالمراجعات اللاحقة للجهة.

لا تلغي المراجعة تلقائيًا تفسيرًا سابقًا، لكنها قد تكون مهمة عندما تكون الحركة الأولية صغيرة أو قريبة من نقطة تحول. وعند مقارنة إصدار سابق بأحدث البيانات، اذكر ما إذا كانت البيانات قد روجعت واحتفظ بالنسخة المستخدمة في كل مقارنة.

استخدم البيانات المعدّلة موسميًا عندما يتعلق السؤال بأحدث حركة مقارنة بالشهر أو الفصل السابق، وتنشر الجهة سلسلة معدّلة مناسبة. فقد تسهّل إزالة النمط الموسمي المتوقع ملاحظة نقطة تحول جديدة. لكنها لا تثبت أن التغير المتبقي ذو دلالة إحصائية؛ إذ قد تظل التقديرات القصيرة الأجل متقلبة.

استخدم بيانات NSA عندما تكون الدورة الموسمية المتكررة هي موضوع السؤال. فمثلًا، قد تكشف مقارنة التوظيف في قطاع التجزئة من أكتوبر إلى ديسمبر عبر سنوات عدة عن تغير موسم العطلات. وتقلل المقارنة بين الشهر نفسه على أساس سنوي أثر دورة موسمية مستقرة، لكنها قد تظل متأثرة بعطلة يتغير موعدها أو اختلاف عدد أيام الأسبوع أو تغير السلوك الموسمي. اتبع منهجية المقياس واختر النسخة المطابقة لسؤالك.

لا تقارن ملاحظات SA وNSA كما لو كان الفرق بينهما مكسبًا أو خسارة اقتصادية. طابق السلسلة والوحدات والتواتر وتغطية السكان أو القطاع وحالة التعديل. ولأسئلة التضخم، يشرح مقارنة CPI وPCE ومخفّض الناتج المحلي الإجمالي نطاق مقاييس الأسعار. أما في الإنفاق الاستهلاكي، فيوضح الفرق بين مبيعات التجزئة وإنفاق المستهلك وفق PCE أسباب اختلاف إصدارين مرتبطين تتجاوز التعديل الموسمي.

ابدأ بالاسم الدقيق للسلسلة ومصدرها. تأكد مما إذا كانت القيمة المعروضة معدّلة موسميًا أو غير معدّلة أو غير متاحة بإحدى الصيغتين. ثم تحقق مما يقيسه الرقم: مستوى أو تغير بالدولار أو تغير نسبي أو معدل أو مؤشر أو عدد. وقد يحدد عنوان الجدول أيضًا التواتر الشهري أو الفصلي وطريقة العرض السنوية.

بعدها طابق فترة المقارنة مع السؤال. فالحركة الشهرية المتجاورة في بيانات SA تصف التغير بعد إزالة الآثار الموسمية المقدّرة؛ ومقارنة الشهر نفسه في بيانات NSA تحتفظ بالدورة الموسمية؛ والتغير النسبي السنوي يغطي سنة كاملة؛ أما SAAR فيعرض وتيرة فترة بمعدل سنوي وفق اصطلاح محدد. هذه التسميات ليست قابلة للاستبدال. فقد تستخدم تصاريح البناء بمعدل SAAR، ونمو الناتج المحلي الإجمالي السنوي، والتغير الشهري في CPI لغة سنوية، لكنها تطبق حسابات مختلفة.

وأخيرًا، اقرأ الملاحظة الفنية للمصدر بشأن المراجعات والعطلات وحالة التعديل والأحداث غير المعتادة. إذا كان التقرير يهدف إلى إظهار الدورة العامة، فلا تعامل تغير شهر واحد معدل على أنه انعطاف حاسم. وإذا كان المقصود مقارنة فترات تقويمية متكررة، فلا تتجاهل النمط الموسمي في بيانات NSA. حدد السلسلة واختر SA أو NSA بما يناسب المقارنة، واذكر التواتر والوحدات واحتفظ بنسخة البيانات المستخدمة.

إذا تحركت بيانات SA وNSA في اتجاهين متعاكسين، فتحقق أولًا من أنها تخص السلسلة نفسها والتواتر والوحدات وفترة المقارنة نفسها. ثم افحص العامل المقدّر والعطلات المتنقلة أو عدد أيام الأسبوع، وأي حدث غير معتاد، ومراجعات البيانات المصدرية. وإذا استمر الاختلاف، فاشرح السؤال الذي تجيب عنه كل نسخة بدلًا من وصف إحداهما بأنها خطأ.