Qu'est-ce que le taux annuel désaisonnalisé (TAAS) ?

Le taux annuel désaisonnalisé (TCAM) est un ajustement apporté aux données financières et économiques pour tenir compte des variations saisonnières qui se produisent au cours d'une période et est exprimé sous forme de total annuel.

Pourquoi le taux annuel désaisonnalisé est-il une mesure cruciale

Les variations saisonnières des données sont très courantes. Ceci est dû au fait, pendant une période de données, il y a des périodes d'expansion et de ralentissement cycliques en raison de facteurs sociaux, politique, et des conditions économiques qui créent de la volatilité et des changements périodiques de la demande. D'où, les données sont directement et indirectement affectées par cette volatilité et doivent être lissées ou compensées lors de leur analyse.

C'est pourquoi un taux annuel désaisonnalisé est si important. Il prend en compte les variations saisonnières qui se sont produites au cours de la période de données correspondante et ajuste les données en conséquence, supprimant ainsi l'effet de la saisonnalité et rendant les données plus fiables et précises.

Sommaire

• Le taux annuel désaisonnalisé (TCAM) est un ajustement apporté aux données financières et économiques pour tenir compte des variations saisonnières qui se produisent au cours d'une période et est exprimé sous forme de total annuel.
• SAAR prend en compte les variations saisonnières qui se sont produites au cours d'une période de données et ajuste les données en conséquence, supprimant ainsi l'effet de la saisonnalité et rendant les données plus fiables et précises.
• Une mesure importante appelée « facteur saisonnier » est utilisée pour calculer le SAAR. Le facteur saisonnier est calculé en prenant les données non désaisonnalisées (mensuelles ou trimestrielles) et en les divisant par le nombre moyen annuel (mensuel ou trimestriel).

Calcul de la SAAR

Une mesure importante appelée « facteur saisonnier » est utilisée pour calculer le SAAR. Le facteur saisonnier est calculé en prenant les données non désaisonnalisées (mensuelles ou trimestrielles) et en les divisant par le nombre moyen annuel (mensuel ou trimestriel).

Dire, par exemple, PepsiCo en a produit 780, 000 bouteilles de Pepsi en un an. La production totale de l'entreprise en mai était de 98, 000, en juin avait 82 ans, 000, en juillet était de 96, 000, et en août était 78, 000.

Par conséquent, le facteur saisonnier pour PepsiCo pour les mois de :

Le SAAR est calculé en prenant les estimations mensuelles (ou trimestrielles) non corrigées et en divisant par le facteur de saisonnalité correspondant, et multiplié par 12 (ou 4, si trimestriel).

Importance de la SARRE

La SAAR est importante pour les raisons suivantes :

1. Comptes des fluctuations saisonnières

Le SAAR est une mesure de données importante car il tient compte des fluctuations saisonnières se produisant tout au long de la période de données. Il est important de tenir compte des variations saisonnières lorsque l'on essaie d'extrapoler des points de données individuels pour prédire les résultats annuels, parce qu'ils peuvent ne pas montrer la vraie image; les résultats des mois individuels peuvent être affectés par l'essor ou l'effondrement de la saisonnalité et la SAAR supprime ces effets.

2. Rend les données plus fiables et précises

En tenant compte des variations saisonnières et en ajustant les données en conséquence, la SAAR rend les données disponibles plus fiables et plus précises, qui fournissent une véritable image financière et/ou économique.

3. Facilite les comparaisons

Le SAAR est également très important car il permet de rendre les comparaisons de données beaucoup plus faciles. Il est difficile de comparer des données brutes entre différentes périodes ou entre différentes entreprises lorsqu'elles ne sont pas ajustées. Étant donné que les groupes de données peuvent être affectés différemment par les tendances cycliques et qu'une comparaison directe n'est pas de pommes à pommes.

L'ajustement des données et l'élimination des variations saisonnières facilitent les comparaisons entre différentes périodes et entre différentes entreprises et permettent de tirer des conclusions précises et fiables.

4. Aide à prendre des décisions éclairées

En supprimant l'impact saisonnier sur les données de l'entreprise, la SAAR aide à prendre des décisions d'affaires éclairées. Il aide au processus de prise de décision en fournissant une image financière plus claire - une image qui n'est pas gonflée ou dégonflée par la saisonnalité des données.

Exemples réels de saisonnalité des données d'entreprise

Voici quelques exemples concrets de saisonnalité des données d'entreprise :

• Ben &Jerry's enregistre un volume de ventes plus élevé en été qu'en hiver
• Les stations de ski en Suisse enregistrent des taux d'occupation plus élevés en décembre/janvier/février que le reste de l'année.
• Staples enregistre un volume de ventes plus élevé pendant le mois de la rentrée scolaire par rapport au reste de l'année.

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