Tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman (Saar)

Apa ?

Tarif tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR) adalah penyesuaian tarif yang digunakan untuk data ekonomi atau bisnis, seperti angka penjualan atau angka pekerjaan, yang mencoba menghilangkan variasi musiman dalam data. Sebagian besar data dipengaruhi oleh waktu dalam setahun, dan menyesuaikan dengan musim berarti bahwa perbandingan relatif yang lebih akurat dapat dibuat di antara periode waktu yang berbeda.

Memahami Tarif Tahunan yang Disesuaikan Secara Musim (SAAR)

Tarif tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR) berupaya menghilangkan dampak musiman pada bisnis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana aspek inti bisnis berkinerja sepanjang tahun. Misalnya, industri es krim cenderung memiliki tingkat musiman yang besar karena menjual lebih banyak es krim di musim panas daripada di musim dingin, dan dengan menggunakan tarif penjualan tahunan yang disesuaikan secara musiman, penjualan di musim panas dapat dibandingkan secara akurat dengan penjualan. di musim dingin. Ini sering digunakan oleh analis di industri otomotif untuk memperhitungkan penjualan mobil.

Penyesuaian musiman adalah teknik statistik yang dirancang untuk meratakan perubahan berkala dalam statistik atau pergerakan penawaran dan permintaan terkait dengan perubahan musim. Penyesuaian musiman memberikan gambaran yang lebih jelas tentang perubahan non-musiman pada data yang jika tidak akan dibayangi oleh perbedaan musiman.

Menghitung Tarif Tahunan yang Disesuaikan Secara Musim (SAAR)

Untuk menghitung SAAR, ambil perkiraan bulanan yang tidak disesuaikan, bagi dengan faktor musimnya, dan kalikan dengan 12.

Analis memulai dengan data setahun penuh, dan kemudian mereka menemukan angka rata-rata untuk setiap bulan atau kuartal. Rasio antara jumlah aktual dan rata-rata menentukan faktor musiman untuk jangka waktu tersebut.

Bayangkan sebuah bisnis menghasilkan $ 144.000 selama satu tahun dan $ 20.000 pada bulan Juni. Pendapatan bulanan rata-rata adalah $ 12.000, menjadikan faktor musiman bulan Juni sebagai berikut:

$20,000/$12,000=1.67\ $ 20.000 / \ $ 12.000 = 1,67$20,000/$12,000=1.67

Tahun berikutnya, pendapatan selama bulan Juni naik menjadi $ 30.000. Jika dibagi dengan faktor musim, hasilnya adalah $ 17.964, dan jika dikalikan dengan 12, maka SAAR $ 215.568; menunjukkan pertumbuhan. Sebagai alternatif, SAAR dapat dihitung dengan mengambil taksiran triwulanan yang tidak disesuaikan, membaginya dengan faktor musimnya, dan mengalikannya dengan empat.

Tarif Tahunan yang Disesuaikan Musim (SAAR) dan Perbandingan Data

Tarif tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR) membantu perbandingan data dalam beberapa cara. Dengan menyesuaikan penjualan bulan berjalan untuk musim, bisnis dapat menghitung SAAR saat ini dan membandingkannya dengan penjualan tahun sebelumnya untuk menentukan apakah penjualan meningkat atau menurun.

Demikian pula, jika seseorang ingin menentukan apakah harga real estat meningkat di wilayahnya, mereka dapat melihat harga median di bulan atau kuartal saat ini, menyesuaikan angka tersebut untuk variasi musiman, dan mengubahnya menjadi SAAR yang dapat dibandingkan dengan angka. untuk tahun-tahun sebelumnya. Tanpa melakukan penyesuaian ini terlebih dahulu, analis tidak akan membandingkan apel dengan apel, dan akibatnya, tidak dapat membuat kesimpulan yang jelas.

Misalnya, rumah cenderung terjual lebih cepat dan harga lebih tinggi di musim panas daripada di musim dingin. Akibatnya, jika seseorang membandingkan harga jual real estat musim panas dengan harga median dari tahun sebelumnya, mereka mungkin mendapat kesan yang salah bahwa harga sedang naik. Namun, jika mereka menyesuaikan data awal berdasarkan musim, mereka dapat melihat apakah nilai benar-benar meningkat atau hanya meningkat sesaat oleh cuaca hangat.

Tarif Tahunan yang Disesuaikan Musim (SAAR) vs. Tarif Tahunan yang Tidak Disesuaikan Musim

Sementara tarif yang disesuaikan secara musiman (SA) mencoba untuk menghilangkan perbedaan antara variasi musiman, tarif yang disesuaikan secara non-musiman (NSA) tidak memperhitungkan pasang surut musiman. Mengenai sekumpulan informasi, data NSA sesuai dengan tarif tahunan informasi, sedangkan data SA sesuai dengan SAAR-nya.