Сезонно скорректированные и нескорректированные данные: SA, NSA и SAAR

Экономическая активность часто предсказуемо меняется в зависимости от календаря. Перед зимними праздниками может увеличиваться найм в рознице, в холодную погоду замедляется строительство, а заводы меняют график производства перед выпуском новых моделей. Эти повторяющиеся факторы могут сделать один месяц сильнее или слабее соседнего, даже если основная динамика изменилась мало.

При сезонной корректировке оценивают часть ряда, связанную с повторяющейся сезонностью, и исключают ее из скорректированного показателя. Если методика этого ряда предусматривает, ведомство может также учитывать календарные факторы: например, разное число дней недели или подвижные праздники. Цель — облегчить интерпретацию изменений месяц к месяцу или квартал к кварталу, а не стереть реальную активность или создать идеально плавный тренд. BLS описывает сезонную корректировку как удаление повторяющихся сезонных влияний; Бюро переписи населения США отмечает, что она помогает выявить несезонные особенности временного ряда. См. [обзор сезонной корректировки BLS]({source:blsSeasonalAdjustmentOverview}) и [справку Бюро переписи о сезонной корректировке]({source:censusSeasonalAdjustmentFaq}).

Сезонная корректировка не равна поправке на инфляцию. Сезонно скорректированный ряд может быть выражен в текущих долларах, а реальный ряд с поправкой на инфляцию может публиковаться как с сезонной корректировкой, так и без нее. При чтении цен, выпуска, доходов или расходов проверяйте оба признака отдельно.

Сезонность — не то же самое, что деловой цикл. Предсказуемое летнее замедление может повторяться каждый год, тогда как спад, сохраняющийся несколько кварталов, может отражать более широкую экономическую динамику или иной шок. Сезонная корректировка не всегда безошибочно классифицирует каждое движение, поэтому читайте публикацию вместе с техническими примечаниями и другими показателями.

SA означает «с сезонной корректировкой» (seasonally adjusted), NSA — «без сезонной корректировки» (not seasonally adjusted). В публикациях NSA также могут называть нескорректированными или исходными данными. Обычно это две версии одного экономического ряда, отвечающие на разные вопросы сравнения.

Скорректированное значение — оценка на основе ряда и метода ведомства, а не результат второго отдельного опроса. Оно может двигаться не так, как нескорректированное, поскольку расчетный сезонный эффект для разных месяцев неодинаков. BLS отмечает, что ни одна версия не лучше во всех случаях: исходные данные могут подойти для сравнения сезонного найма в один и тот же период разных лет, а скорректированные — для недавней динамики месяц к месяцу. В [руководстве BLS по использованию скорректированных и нескорректированных данных CPI]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) приведен пример для конкретного ряда; перед обобщением проверьте примечания к каждой публикации.

Корректировка меняет сравнение, оценивая календарную закономерность для каждого периода. Представим предельно простой гипотетический ряд с аддитивной сезонной поправкой. В месяце A наблюдаемое значение равно 100, включая расчетный сезонный эффект 15; после его вычитания скорректированное значение равно 85. В месяце B наблюдаемое значение равно 108, а расчетный сезонный эффект — 25; скорректированное значение равно 83.

Нескорректированный ряд вырос на 8, а скорректированный снизился на 2. Это возможно, если обычный сезонный подъем в месяце B оценивается как более значительный. В таком примере изменение скорректированного ряда показывает, превысил ли наблюдаемый рост ожидаемую календарную закономерность. Числа придуманы только для демонстрации арифметики и не относятся к опубликованному показателю.

Это вычитание иллюстрирует только аддитивную корректировку. Многие ряды используют мультипликативные коэффициенты: исходное значение делят на коэффициент; методы также могут учитывать сезонность, дни недели или подвижные праздники. Поэтому одно лишь расхождение направлений не доказывает ошибку ведомства или резкий разворот экономики. Бюро переписи отмечает, что противоположные направления скорректированного и нескорректированного рядов встречаются часто; их нужно рассматривать с учетом сезонного коэффициента и остальных данных публикации. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

Для опубликованного ряда небольшое снижение скорректированного значения само по себе не подтверждает явный перелом тенденции. На краткосрочный показатель могут влиять ошибка выборки, округление, пересмотры и неопределенность оцененных коэффициентов. Число знаков после запятой показывает формат публикации, а не степень уверенности в самой оценке.

<!-- learn:illustration -->

Коэффициенты оценивают на основе истории конкретного временного ряда. Статистические методы ищут закономерности, повторяющиеся примерно в одно и то же время года, и отделяют их от долгосрочной динамики и нерегулярных колебаний. Ряд можно представить как сезонную, трендово-циклическую и нерегулярную составляющие. Скорректированный ряд обычно исключает оцененную сезонную составляющую, но сохраняет несезонное движение и нерегулярные шоки.

Не всегда каждый год вычитают фиксированный процент. Для одних рядов подходит аддитивная поправка, для других — мультипликативный коэффициент, величина которого зависит от уровня ряда. При необходимости метод может отдельно учитывать эффект дней недели или подвижного праздника, например Пасхи. Бюро переписи поддерживает систему X-13ARIMA-SEATS и описывает диагностические проверки остаточной сезонности и стабильности. Это описание инструмента и семейства методов, а не гарантия одинаковых настроек во всех федеральных публикациях. Проверяйте методику конкретного ряда. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

На оценку влияют не только календарные факторы. В скорректированном ряду могут оставаться внезапная забастовка, необычная погода, пандемийный сбой, ошибка выборки или отраслевой шок. Ведомства иногда отдельно моделируют выявленные выбросы и календарные события, но сезонная корректировка не устраняет неопределенность измерений. Более гладкий график не является прямым измерением ненаблюдаемого тренда.

В некоторых публикациях общий показатель сезонно скорректирован, а отдельные компоненты представлены без корректировки. Если для компонентов использованы разные основы корректировки, сумма опубликованных значений может не совпасть с общим показателем. Перед суммированием или сравнением проверьте статус каждой серии и способ расчета агрегата.

SAAR — сезонно скорректированный годовой темп (seasonally adjusted annual rate). В обозначении объединены две отдельные идеи: сезонная корректировка оценивает и исключает повторяющиеся календарные эффекты, а годовое представление пересчитывает уровень или темп за период в годовой показатель по принятой конвенции. Аббревиатура не означает, что текущий месячный темп сохранится целый год.

Например, Бюро переписи публикует некоторые ежемесячные оценки разрешений на строительство в формате SAAR. Если условный скорректированный месячный темп равен 8 000 разрешений, SAAR составит 8 000 × 12 = 96 000. Годовой показатель помогает сопоставить текущий темп с годовым итогом. Он не означает, что за этот месяц выдали 96 000 разрешений, и не прогнозирует выдачу 96 000 разрешений в следующем году. Пример следует [методике Бюро переписи по разрешениям на строительство]({source:censusBuildingPermitsMethodology}); числа вымышлены.

Годовой темп роста квартального ВВП — родственная, но отдельная конвенция. BEA начисляет квартальное процентное изменение за четыре квартала сложным процентом, а не просто умножает наблюдаемое изменение на четыре. Уровень ВВП с сезонной корректировкой и в годовом выражении, годовой темп квартального роста и прогноз на год — разные величины. Расчет объяснен в [справке BEA о годовых темпах]({source:beaQuarterlyAnnualRates}). Подробнее о сравнении темпов роста — в материале как читать темпы роста реального ВВП.

Да. Сезонные коэффициенты — оценки, и новые наблюдения могут изменить представление о повторяющейся закономерности. Ведомство может пересчитывать корректировку по мере поступления данных, пересматривать прошлые скорректированные наблюдения по расписанию или обновлять их после пересмотра исходных данных. Частота пересмотров и затрагиваемые периоды отличаются по программам.

Например, BLS ежегодно пересчитывает сезонные коэффициенты для сезонно скорректированного CPI и может пересмотреть до пяти лет скорректированных индексов. Это правило для программы CPI, а не единый график пересмотра для всех наборов данных США. BLS также оценивает, сохраняется ли в отдельных рядах CPI достаточная сезонность для корректировки. Текущая процедура и окно пересмотра описаны на странице [сезонной корректировки CPI]({source:blsCpiSeasonalDataUse}).

При повторном построении графика записывайте идентификатор ряда, статус сезонной корректировки, дату публикации и версию данных. График, сделанный в реальном времени по доступным тогда значениям, может отличаться от графика по позднее скачанным данным, даже если название ряда не изменилось. Если вопрос касается сезонного рисунка или последующих пересмотров, храните исходные и скорректированные значения отдельно.

Пересмотр не обязательно отменяет прежнюю интерпретацию, но он может иметь значение, если первоначальное изменение было небольшим или возникло около точки разворота. Сравнивая старую публикацию с последней загрузкой, укажите, пересматривались ли данные, и сохраните версию, использованную для каждого сравнения.

Используйте SA, если вопрос касается последнего изменения относительно предыдущего месяца или квартала и ведомство публикует подходящий скорректированный ряд. Удаление ожидаемого сезонного рисунка может помочь заметить новый поворот. Но это не доказывает статистическую значимость оставшегося изменения: краткосрочные оценки могут быть шумными.

Используйте NSA, если важен сам повторяющийся сезонный цикл. Например, сравнение найма в рознице с октября по декабрь за несколько лет показывает, как менялся праздничный сезон. Сравнение того же месяца год к году также ослабляет влияние стабильной сезонности, но на него могут влиять смещение даты праздника, разное число дней недели или изменение сезонного поведения. Следуйте методике показателя и выбирайте версию под вопрос.

Не сравнивайте значения SA и NSA так, будто разница между ними — экономическая прибыль или потеря. Сопоставляйте один ряд, единицы, частоту, охват населения или сектора и статус корректировки. Для вопросов об инфляции различия между индексами рассмотрены в статье CPI, PCE и дефлятор ВВП. О причинах расхождения близких показателей расходов, помимо сезонной корректировки, — в материале розничные продажи и потребительские расходы PCE.

Сначала проверьте точное название ряда и источник. Уточните, опубликовано ли значение с сезонной корректировкой, без нее или только в одной версии. Затем выясните, что измеряет число: уровень, изменение в долларах, процентное изменение, темп, индекс или количество. В заголовке таблицы также могут быть указаны месячная или квартальная частота и годовое представление.

Далее подберите период сравнения под вопрос. Изменение SA месяц к месяцу отражает движение после исключения расчетных сезонных эффектов; сравнение NSA одного месяца разных лет сохраняет сезонный цикл; процентное изменение год к году охватывает полный год; SAAR представляет темп за период в годовом выражении по определенной конвенции. Эти обозначения нельзя считать взаимозаменяемыми. SAAR жилищного строительства, годовой темп роста ВВП и месячное изменение CPI используют слово «годовой», но основаны на разных расчетах.

Наконец, прочитайте технические примечания о пересмотрах, праздниках, сезонном статусе и необычных событиях. Если цель — понять общий цикл, не трактуйте одно скорректированное месячное изменение как окончательный поворот. Если нужно сравнить повторяющиеся календарные периоды, не игнорируйте сезонный рисунок NSA. Укажите ряд, выберите SA или NSA под вопрос, назовите частоту и единицы и сохраните версию данных.

Если SA и NSA движутся в противоположных направлениях, сначала убедитесь, что это одна и та же серия, частота, единицы измерения и окно сравнения. Затем проверьте оцененный сезонный коэффициент, подвижные праздники или число дней недели, необычные события и пересмотры исходных данных. Объясните, на какой вопрос отвечает каждая версия, вместо того чтобы объявлять одну из них ошибочной.