Dados com e sem ajuste sazonal: diferenças entre SA, NSA e SAAR

A atividade econômica pode mudar de forma previsível conforme o calendário. As contratações no varejo podem aumentar antes das festas de fim de ano, a construção pode desacelerar no frio e as fábricas podem alterar o cronograma durante a troca de modelos. Essas influências recorrentes podem fazer um mês parecer mais forte ou mais fraco que o seguinte, mesmo quando o ritmo subjacente pouco mudou.

O ajuste sazonal estima a parcela de uma série associada a efeitos sazonais recorrentes e a remove da série ajustada divulgada. Conforme o método, as agências também podem considerar efeitos previsíveis do calendário, como diferenças no número de cada dia da semana ou feriados móveis. O objetivo é facilitar a interpretação das variações mensais ou trimestrais, não apagar a atividade econômica real nem produzir uma tendência perfeitamente suave. O Bureau of Labor Statistics (BLS) descreve o ajuste sazonal como a remoção de influências sazonais recorrentes; o Census Bureau explica que ele pode revelar características não sazonais de uma série temporal. Consulte a [visão geral do BLS sobre ajuste sazonal]({source:blsSeasonalAdjustmentOverview}) e as [perguntas e respostas do Census Bureau sobre ajuste sazonal]({source:censusSeasonalAdjustmentFaq}).

Ajuste sazonal não é o mesmo que ajuste pela inflação. Uma série ajustada sazonalmente ainda pode ser medida em dólares correntes; uma série real, ajustada pela inflação, também pode ser apresentada com ou sem ajuste sazonal. Ao consultar estatísticas de preços, produção, renda ou gastos, verifique as duas dimensões.

Efeitos sazonais não são o mesmo que ciclo econômico. Uma queda na produção que se repete todo verão pode ser um padrão sazonal, enquanto uma desaceleração que dura vários trimestres pode estar relacionada ao ciclo econômico ou a outros choques. O ajuste sazonal não separa perfeitamente esses fenômenos; por isso, examine também os acontecimentos econômicos e outros indicadores.

SA significa *seasonally adjusted* (ajustado sazonalmente). NSA significa *not seasonally adjusted* (não ajustado sazonalmente); as publicações também podem chamar esses dados de não ajustados ou originais. Em geral, as duas versões descrevem a mesma série econômica, mas respondem a perguntas diferentes de comparação.

O valor ajustado é uma estimativa baseada na série e no método da agência, não uma segunda pesquisa. Ele pode evoluir de modo diferente do valor não ajustado porque o efeito sazonal estimado para um mês pode ser maior do que para outro. O BLS explica que nenhuma versão é sempre melhor: dados sem ajuste podem servir para comparar contratações sazonais em épocas equivalentes de anos diferentes, enquanto os dados ajustados costumam ser mais úteis para acompanhar movimentos mensais recentes. O [guia do BLS para usar dados do CPI ajustados e não ajustados]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) apresenta um exemplo específico do CPI; consulte as notas de cada divulgação antes de generalizar.

O ajuste muda a comparação porque estima o padrão do calendário para cada período. Considere uma série hipotética e bastante simples que usa um efeito sazonal aditivo. No Mês A, o valor observado é 100 e inclui um efeito sazonal estimado em 15, resultando em um valor ajustado de 85. No Mês B, o valor observado é 108 e inclui um efeito sazonal estimado em 25, resultando em um valor ajustado de 83.

A série sem ajuste sobe 8, enquanto a série ajustada cai 2. Isso pode acontecer porque se estima um impulso sazonal habitual maior no Mês B. Neste exemplo, a variação ajustada pergunta se a alta observada superou o padrão de calendário esperado. Os números são hipotéticos e servem apenas para ilustrar a conta; não são valores de nenhum indicador publicado.

Essa subtração é apenas um exemplo didático de ajuste aditivo. Muitas séries usam fatores multiplicativos, nos quais o valor ajustado é calculado dividindo-se o valor original por um fator; os métodos também podem combinar efeitos sazonais, de dias da semana ou de feriados móveis. Portanto, uma mudança de direção, por si só, não indica erro da agência nem uma reversão brusca da economia. O FAQ do Census Bureau observa que séries ajustadas e não ajustadas podem seguir direções opostas com frequência; interprete-as considerando o fator sazonal e o restante da divulgação. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

O tamanho da diferença também importa. Uma pequena queda no valor ajustado não confirma que a direção da atividade econômica tenha mudado claramente. O tamanho da amostra, revisões de dados anteriores, arredondamentos e a incerteza da estimativa do fator sazonal podem influenciar o resultado. O número de casas decimais exibido indica a precisão da apresentação, não o mesmo grau de certeza.

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Os fatores sazonais são estimados a partir do histórico de uma série temporal específica. Procedimentos estatísticos procuram padrões que se repetem em épocas semelhantes do ano e os distinguem de movimentos de prazo mais longo e de variações irregulares. Uma série pode ser representada por componentes sazonais, de tendência-ciclo e irregulares. Em geral, a série ajustada divulgada remove o componente sazonal estimado, mas preserva os movimentos não sazonais e os choques irregulares.

O padrão não é necessariamente uma porcentagem fixa que um analista subtrai todo ano. Algumas séries se ajustam melhor a efeitos aditivos; outras, a fatores multiplicativos cujo tamanho depende do nível da série. Quando pertinente, o método também pode estimar efeitos dos dias da semana ou de um feriado móvel, como a Páscoa. O Census Bureau mantém o software X-13ARIMA-SEATS para ajuste sazonal e descreve diagnósticos de sazonalidade residual e estabilidade. Isso descreve uma ferramenta e uma família de métodos; não significa que todas as divulgações federais usem configurações idênticas. Consulte a metodologia da série específica. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

O calendário é apenas uma das influências sobre a estimativa. Uma greve repentina, um evento climático incomum, uma ruptura causada por pandemia, erro amostral ou choque específico de uma empresa pode permanecer na série ajustada como variação irregular. Algumas agências modelam separadamente valores atípicos ou eventos do calendário, mas o ajuste sazonal não elimina a incerteza de medição. Um gráfico mais suave não é uma medição direta de uma tendência não observável.

Os critérios estatísticos para decidir se uma série deve ser ajustada podem variar entre as séries. As agências avaliam se o padrão sazonal recorrente é suficientemente claro e estável. Por isso, nem todos os componentes de uma série da mesma agência são necessariamente publicados como SA. Se alguns componentes forem NSA e o total for SA, somar valores com status de ajuste diferentes pode não reproduzir o total publicado. Antes de somar ou comparar valores, confira a situação do ajuste e o método de agregação de cada série.

SAAR significa *seasonally adjusted annual rate* (taxa anual ajustada sazonalmente). O termo combina duas ideias: o ajuste sazonal estima e remove efeitos recorrentes do calendário; a convenção de taxa anual expressa o nível ajustado ou o ritmo de um período de modo que possa ser comparado em base anual. A sigla não significa que o ritmo do mês atual vá durar por um ano.

Por exemplo, o Census Bureau divulga algumas estimativas mensais de autorizações de construção residencial como taxas anuais ajustadas sazonalmente. Se um ritmo mensal hipotético, já ajustado, for de 8 mil autorizações, sua SAAR será 8 mil multiplicado por 12, ou 96 mil. A taxa anual ajuda a comparar a estimativa do mês atual com um total anual. Ela não indica que 96 mil autorizações foram emitidas naquele mês nem prevê que esse total será emitido ao longo do próximo ano. O exemplo segue a [metodologia do Census Bureau para licenças de construção]({source:censusBuildingPermitsMethodology}) e usa valores inventados.

A taxa anual do crescimento trimestral do PIB é relacionada, mas segue uma convenção diferente. O Bureau of Economic Analysis (BEA) compõe a variação percentual trimestral ao longo de quatro trimestres; não basta multiplicar a variação observada por quatro. Um nível do PIB ajustado sazonalmente e apresentado a uma taxa anual, uma variação trimestral do PIB anualizada e uma previsão anual são três coisas diferentes. A [FAQ do BEA sobre taxas anuais]({source:beaQuarterlyAnnualRates}) explica o cálculo do crescimento trimestral. Para comparar taxas de crescimento, consulte o guia sobre como interpretar as taxas de crescimento do PIB real.

Sim. Os fatores sazonais são estimativas, e novas observações podem alterar o padrão recorrente estimado. As agências podem recalcular o ajuste quando chegam novos dados, revisar observações ajustadas anteriores conforme um cronograma ou atualizar os valores ajustados quando os dados originais sem ajuste são revisados. A frequência e o período afetado variam entre programas.

Por exemplo, o BLS recalcula os fatores sazonais de sua série do CPI ajustada sazonalmente todo ano e pode revisar até cinco anos desses índices ajustados. Essa é uma descrição do programa do CPI, não uma regra universal para todos os conjuntos de dados dos EUA. O BLS também reavalia se cada série do CPI ainda apresenta sazonalidade suficiente para justificar o ajuste. A [página do BLS sobre ajuste sazonal do CPI]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) descreve o processo atual e o período sujeito a revisão.

Ao reproduzir um gráfico, registre o identificador da série, a situação do ajuste sazonal, a data da divulgação e a versão dos dados. Um gráfico em tempo real, feito com os valores disponíveis na época, pode ser diferente de outro baixado posteriormente, mesmo que os dois usem o mesmo nome de série. Se a pergunta envolver o padrão sazonal ou revisões posteriores da agência, mantenha separados os valores originais e os ajustados.

Uma revisão não invalida automaticamente a interpretação anterior, mas pode ser importante quando o movimento inicial é pequeno ou está próximo de um ponto de inflexão. Ao citar um dado em tempo real, preserve a divulgação original e informe que aquele era o valor disponível na época. Para analisar os valores atuais, indique que foi usada a versão mais recente; se houver dados por versão ou tabelas de fatores sazonais, guarde-os também.

Use dados ajustados sazonalmente quando a pergunta for sobre o movimento mais recente em relação ao mês ou trimestre anterior e a agência publicar uma série ajustada adequada. Remover o padrão sazonal esperado pode facilitar a identificação de um novo ponto de inflexão. Isso não prova que a variação restante seja estatisticamente significativa; estimativas de curto prazo ainda podem ter ruído.

Use dados NSA quando o próprio ciclo sazonal recorrente for o assunto. Por exemplo, comparar as contratações no varejo entre outubro e dezembro ao longo de vários anos pode mostrar como mudou a temporada de festas. Comparar o mesmo mês de um ano com o do ano anterior também reduz o efeito de um ciclo sazonal estável, mas ainda pode haver efeitos de feriados em datas móveis, diferenças no número de dias da semana ou mudanças no padrão sazonal. Consulte a metodologia da medida e escolha a versão que corresponde à pergunta.

Não compare observações SA e NSA como se a diferença fosse um ganho ou uma perda econômica. Mantenha iguais a série, as unidades, a frequência, a população ou a cobertura setorial e a situação do ajuste. Para dúvidas sobre inflação, diferencie também os índices de preços ao consumidor em CPI, PCE e deflator do PIB. Para gastos de consumo, vendas no varejo e PCE explica por que duas divulgações relacionadas podem divergir por motivos além do ajuste sazonal.

Comece pelo nome exato da série e sua fonte. Confirme se o valor exibido é ajustado sazonalmente, não ajustado sazonalmente ou se só existe em uma dessas formas. Em seguida, verifique o que o número mede: nível, variação em dólares, variação percentual, taxa, índice ou contagem. O cabeçalho da tabela também pode especificar frequência mensal ou trimestral e apresentação anualizada.

Depois, escolha a janela de comparação adequada à pergunta. O movimento mensal SA compara o valor depois dos efeitos sazonais estimados; a comparação NSA do mesmo mês preserva o ciclo sazonal; uma variação ano a ano abrange doze meses; e SAAR reapresenta o ritmo de um período a uma taxa anual segundo uma convenção definida. Esses rótulos não são intercambiáveis. SAAR de início de moradias, crescimento do PIB trimestral anualizado e variação mensal do CPI podem usar termos ligados ao ano, mas envolvem cálculos diferentes.

Por fim, leia as notas técnicas da fonte sobre revisões, feriados, condição de ajuste sazonal e eventos incomuns. Para entender o ciclo amplo, não trate a variação ajustada de um único mês como uma virada definitiva. Se a questão for a mudança entre períodos recorrentes do calendário, não descarte o padrão sazonal dos dados NSA. Identifique a série, escolha SA ou NSA conforme a comparação, informe a frequência e as unidades e preserve a versão dos dados para reduzir confusões de apresentação.

Se SA e NSA apontarem para direções opostas, confirme primeiro se se referem à mesma série, frequência, unidades e janela de comparação. Depois, verifique o fator sazonal estimado, feriados móveis ou diferenças nos dias da semana, eventos incomuns e revisões dos dados de origem. Se a diferença persistir, explique qual pergunta cada versão responde, em vez de classificar uma delas como errada.