Tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR)

 

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

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

Tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR)

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

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

Por eso es tan importante una tasa anual desestacionalizada. 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 desestacionalizada (SAAR) es un ajuste que se hace a los datos económicos y financieros 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 a lo largo de 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 denominada «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 denominada «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).

Diga, por ejemplo, PepsiCo produjo 780.000 botellas de Pepsi en un año. La producción total de la empresa en mayo fue de 98.000, en junio de 82.000, en julio de 96.000 y en agosto de 78.000.

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

Tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR) - Ejemplo de cálculo 1

SAAR - Ejemplo de cálculo 2

SAAR - Ejemplo de cálculo 3

SAAR - Ejemplo de cálculo 4

El SAAR se calcula tomando las estimaciones mensuales (o trimestrales) no ajustadas 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 durante el período de datos. Es importante tener en cuenta las variaciones estacionales cuando se intenta extrapolar puntos de datos individuales para predecir los resultados anuales, porque es posible que no muestren 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

Al tener en cuenta las variaciones estacionales y ajustar 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 de 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, la 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 o 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 reportan 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.