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季節は何ですか?

季節は、データがすべての暦年再発定期的かつ予測可能な変化を経験した時系列の特徴です。 1年間に再発または繰り返される任意の予測可能な変動やパターンは、季節と言われています。

低い失業率へのそのようなブースト販売など循環的な効果は、1暦年よりも期間が短いか長いまたがることができながら、季節のサイクルは、1暦年内で観察される季節的な効果は、循環的な効果は異なります。

重要ポイント

季節は、カレンダーや商業の季節を含む季節に基づいてビジネスや経済における1年間にわたって発生し、予測可能な変化を指します。季節は、株式や経済動向の分析を支援するために使用することができます。企業は、このような在庫や人材派遣などの特定のビジネス上の意思決定を決定するのを助けるために季節を使用することができます。季節の対策の一例としては、通常、暦年の第四四半期に高い支出を見ている小売売上高、である。##季節性の理解します

季節は、定期的に特定の季節に基づいて発生する特定の事業分野とサイクルの周期的な変動を指します。季節は、夏や冬などのカレンダーシーズンを参照すること、またはそのようなホリデーシーズンとして、市販のシーズンを参照してもよいです。

その事業の季節性を理解し、それによって企業はコストを削減し、収益の増加、在庫、人員配置、および関連する活動の予想される季節と一致する他の決定を予測し、時間をすることができます。

ビューの基本的な視点から銘柄を分析する際、それは投資家の利益とポートフォリオに大きな影響を持つことができるので、季節の影響を考慮することが重要です。特定の季節に売上高を経験するビジネスは、オフピークシーズン中のピーク季節や多額の損失の間に大きな利益を作るように見えることがあります。これを考慮しない場合、投資家はその後、同社の季節のビジネスサイクルの一環として行われる季節変動を考慮しなくて手元の活動に基づいて証券を購入または売却することもできます。

季節は一定の経済データを追跡するときに考慮することも重要です。経済成長は天候や休日など、さまざまな季節的要因により影響を受けることができます。エコノミストは、彼らが彼らの分析を調整する際に経済がこれらの要因に基づいて動いているかのより良い画像を得ることができます。例えば、米国国内総生産(GDP)の約三分の二は、消費者支出季節尺度であるから構成されています。より多くの消費者は、経済が成長し、より多くを費やしています。

彼らは彼らの財布のひもに戻って切断した場合は逆に、経済が縮小されます。この季節を考慮していなかった場合は、経済学者は経済が本当に動いているかの明確な絵を持っていないでしょう。

季節はまた、季節の産業と呼ばれる季節産業・一般的に暦年の小、予測可能な部品の間に彼らのお金を最大限に活用します。###例に影響を及ぼし

それは年の時代を定期的移行に関連する季節を観察することができる多くの異なるインスタンスがあります。

たとえば、あなたが寒い冬と暖かい夏と気候、夏に冬と秋にあなたの暖房費おそらく上昇に住んでいる場合。あなたの暖房費の季節は、同時期に毎年合理的に再発することを期待しています。

同様に、米国内の日焼け止めや日焼け製品を販売する会社は、売上高は、自社製品の需要が増加として、夏にジャンプアップ見ています。一方、同社はおそらく冬の大幅な低下が表示されます。

季節によって影響を受けた別の領域は、小売売上高です。小売売上高対策個人消費や需要とは、米国国勢調査局によって毎月報告されています。データは主にホリデーショッピングシーズンに、今年の特定の時間帯で変動します。この期間は、一年の間に10月と12月の第四四半期に落ちます。多くの小売業者は、ホリデーシーズンの周りの個人消費の大きなジャンプを見て、季節の小売売上高を経験します。

特別な考慮事項

季節や一時的な労働者

電子小売大手のアマゾンを含む大規模な小売業者は、ホリデーシーズンに関連付けられた高い消費者の需要に対応するため、一時的な労働者を雇うことがあります。 2018年、同社は店頭でも期待される活性の増加を相殺助けるために約10万人の従業員を雇うと述べました。

一方、小売店のターゲットは、同じ休暇期間120,000を雇うと述べました。ほとんどの小売業者と同様に、これらの決定は、以前のホリデーシーズンからのトラフィックパターンを調べ、これからの季節に期待することができるものを予測するために、その情報を使用することによって作製しました。シーズンが終わると、多くの派遣社員は、ポストシーズンのトラフィックの予測に基づく必要はなくなりました。

季節のためのデータを調整します

データの多くは、今年の時間の影響を受け、そして季節のために調整することで、より正確な相対的な比較が異なる期間の間に描画することができることを意味しています。季節のためにデータを調整すると、季節の変化に関連した供給と需要の統計や動きの周期的な揺れをならし。季節調整済み年率(SAAR)として知られているツールを使用して、データの季節変動を除去することができます。

例えば、家庭は冬よりも夏に高い価格でより迅速かつ販売する傾向があります。人は前年から中央値価格に夏不動産販売価格を比較した場合、結果として、彼は、価格が上昇しているという誤った印象を得ることができます。彼はシーズンに基づいて初期データを調整した場合しかし、彼は値が真に上昇か、単に一時的に暖かい天候によって増加しているかどうかを確認することができます。