¿Qué es la tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR)?

La tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR) es un ajuste que se realiza a los datos financieros y económicos para tener en cuenta las variaciones estacionales que ocurren a lo largo de un período y se expresa como un total anual.

¿Por qué la tasa anual ajustada estacionalmente es una medida crucial?

Las variaciones estacionales en los datos son una ocurrencia muy común. Esto es porque, durante un período de datos, hay períodos cíclicos de auge y caída debido a las político, y condiciones económicas que crean volatilidad y cambios periódicos en la demanda. Por eso, los datos se ven afectados directa e indirectamente por dicha volatilidad y deben suavizarse o compensarse cuando se analizan.

Es por eso que una tasa anual ajustada estacionalmente es tan importante. Tiene en cuenta las variaciones estacionales que se produjeron durante el período de datos correspondiente y ajusta los datos en consecuencia, eliminando así el efecto de la estacionalidad y haciendo que los datos sean más fiables y precisos.

Resumen

• La tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR) es un ajuste que se realiza a los datos financieros y económicos para tener en cuenta las variaciones estacionales que ocurren a lo largo de un período y se expresa como un total anual.
• SAAR tiene en cuenta las variaciones estacionales que se produjeron durante un período de datos y ajusta los datos en consecuencia, eliminando así el efecto de la estacionalidad y haciendo que los datos sean más fiables y precisos.
• Una medida importante llamada "factor estacional" se utiliza para calcular el SAAR. El factor estacional se calcula tomando los datos no ajustados (mensuales o trimestrales) y dividiéndolos por el número promedio anual (mensual o trimestral).

Calculando el SAAR

Una medida importante llamada "factor estacional" se utiliza para calcular el SAAR. El factor estacional se calcula tomando los datos no ajustados (mensuales o trimestrales) y dividiéndolos por el número promedio anual (mensual o trimestral).

Decir, por ejemplo, PepsiCo produjo 780, 000 botellas de Pepsi al año. La producción total de la empresa en mayo fue 98, 000, en junio fue 82, 000, en julio fue 96, 000, y en agosto cumplió 78, 000.

Por lo tanto, el factor estacional para PepsiCo para los meses de:

El SAAR se calcula tomando las estimaciones mensuales (o trimestrales) sin ajustar y dividiendo por el factor de estacionalidad correspondiente, y multiplicado por 12 (o 4, si es trimestral).

Importancia de la SAAR

El SAAR es importante por las siguientes razones:

1. Cuentas de las fluctuaciones estacionales

El SAAR es una medida de datos importante porque tiene en cuenta las fluctuaciones estacionales que ocurren a lo largo del período de datos. Es importante tener en cuenta las variaciones estacionales al intentar extrapolar puntos de datos individuales para predecir resultados anuales. porque pueden no mostrar la imagen real; Los resultados de meses individuales pueden verse afectados por el auge o caída de la estacionalidad y SAAR elimina estos efectos.

2. Hace que los datos sean más confiables y precisos

Teniendo en cuenta las variaciones estacionales y ajustando los datos en consecuencia, El SAAR hace que los datos disponibles sean más confiables y precisos, uno que proporciona una imagen financiera y / o económica real.

3. Facilita las comparaciones

El SAAR también es muy importante porque ayuda a que las comparaciones de datos sean mucho más fáciles. Es difícil comparar datos sin procesar entre diferentes períodos de tiempo o entre diferentes negocios cuando no están ajustados. Dado que los grupos de datos pueden verse afectados por las tendencias cíclicas de manera diferente y una comparación directa no es igual que manzanas con manzanas.

Ajustar los datos y eliminar las variaciones estacionales hace que las comparaciones entre diferentes períodos y entre diferentes empresas sean mucho más fáciles y ayuda a sacar conclusiones precisas y confiables.

4. Ayuda a tomar decisiones informadas

Al eliminar el impacto estacional en los datos comerciales, el SAAR ayuda a tomar decisiones comerciales informadas. Ayuda en el proceso de toma de decisiones al proporcionar una imagen financiera más clara, una que no esté inflada ni desinflada por la estacionalidad de los datos.

Ejemplos de la vida real de estacionalidad de datos empresariales

Algunos ejemplos de la vida real de la estacionalidad de los datos comerciales incluyen:

• Ben &Jerry's experimenta un mayor volumen de ventas en los meses de verano que en invierno
• Las estaciones de esquí en Suiza registran tasas de ocupación más altas en diciembre / enero / febrero que el resto del año.
• Staples experimenta un mayor volumen de ventas durante el mes de regreso a clases en comparación con el resto del año.

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