Was ist Saisonalität?
Die Saisonalität ist ein Merkmal einer Zeitreihe, in der die Daten regelmäßige und vorhersehbare Änderungen erfahren, die sich jedes Kalenderjahr wiederholen. Alle vorhersehbaren Schwankungen oder Muster, die sich über einen Zeitraum von einem Jahr wiederholen oder wiederholen, gelten als saisonabhängig.
Saisonale Effekte unterscheiden sich von zyklischen Effekten, da saisonale Zyklen innerhalb eines Kalenderjahres beobachtet werden, während zyklische Effekte wie Umsatzsteigerungen aufgrund niedriger Arbeitslosenquoten kürzere oder längere Zeiträume als ein Kalenderjahr umfassen können.
Die zentralen Thesen
- Saisonabhängigkeit bezieht sich auf vorhersehbare Änderungen, die über einen Zeitraum von einem Jahr in einem Unternehmen oder einer Volkswirtschaft auftreten, basierend auf den Jahreszeiten, einschließlich Kalender- oder kommerziellen Jahreszeiten. Die Saisonalität kann zur Analyse von Lagerbeständen und wirtschaftlichen Trends verwendet werden. Unternehmen können die Saisonabhängigkeit verwenden, um bestimmte Geschäftsentscheidungen zu treffen, z. B. Vorräte und Personal. Ein Beispiel für eine saisonale Kennzahl sind Einzelhandelsumsätze, für die im vierten Quartal des Kalenderjahres in der Regel höhere Ausgaben anfallen.
Saisonalität verstehen
Saisonalität bezieht sich auf periodische Schwankungen in bestimmten Geschäftsbereichen und Zyklen, die regelmäßig auf der Grundlage einer bestimmten Saison auftreten. Eine Saison kann sich auf eine Kalendersaison wie Sommer oder Winter beziehen, oder auf eine kommerzielle Saison wie die Ferienzeit.
Unternehmen, die die Saisonalität ihres Geschäfts verstehen, können Inventare, Personal und andere Entscheidungen vorhersagen und zeitlich festlegen, damit sie mit der erwarteten Saisonalität der damit verbundenen Aktivitäten übereinstimmen, wodurch Kosten gesenkt und Einnahmen erhöht werden.
Es ist wichtig, die Auswirkungen der Saisonalität bei der Analyse von Aktien unter einem fundamentalen Gesichtspunkt zu berücksichtigen, da dies einen großen Einfluss auf die Gewinne und das Portfolio eines Anlegers haben kann. Ein Unternehmen, das in bestimmten Jahreszeiten höhere Umsätze erzielt, scheint in der Hauptsaison erhebliche Gewinne und in der Nebensaison erhebliche Verluste zu verzeichnen. Wird dies nicht berücksichtigt, kann sich ein Anleger für den Kauf oder Verkauf von Wertpapieren auf der Grundlage der jeweiligen Aktivität entscheiden, ohne die saisonalen Veränderungen zu berücksichtigen, die später im Rahmen des saisonalen Geschäftszyklus des Unternehmens auftreten.
Saisonalität ist auch wichtig, um bestimmte Wirtschaftsdaten zu verfolgen. Das Wirtschaftswachstum kann durch verschiedene saisonale Faktoren wie Wetter und Feiertage beeinflusst werden. Ökonomen können sich ein besseres Bild über die Entwicklung einer Volkswirtschaft machen, wenn sie ihre Analysen auf der Grundlage dieser Faktoren anpassen. Beispielsweise entfallen rund zwei Drittel des US-amerikanischen Bruttoinlandsprodukts (BIP) auf die Konsumausgaben - eine saisonale Maßnahme. Je mehr Verbraucher ausgeben, desto mehr wächst die Wirtschaft.
Umgekehrt wird die Wirtschaft schrumpfen, wenn sie ihre Geldbörsen reduzieren. Wenn diese Saisonalität nicht berücksichtigt würde, hätten die Ökonomen kein klares Bild davon, wie sich die Wirtschaft wirklich bewegt.
Saisonalität wirkt sich auch auf Branchen aus, die als Saisonbranchen bezeichnet werden und in der Regel in kleinen, vorhersehbaren Teilen des Kalenderjahres das meiste Geld verdienen.
Beispiele für Saisonalität
Es gibt viele verschiedene Fälle, in denen Saisonalität beobachtet werden kann, da sie sich auf den regelmäßigen Übergang während der gesamten Jahreszeit bezieht.
Wenn Sie beispielsweise in einem Klima mit kalten Wintern und warmen Sommern leben, steigen Ihre Heizkosten wahrscheinlich im Winter und fallen im Sommer. Sie erwarten, dass die Saisonalität Ihrer Heizkosten jedes Jahr ungefähr zur gleichen Zeit wiederkehrt.
In ähnlicher Weise verzeichnet ein Unternehmen, das Sonnenschutz- und Bräunungsprodukte in den USA verkauft, im Sommer einen Umsatzanstieg, da die Nachfrage nach diesen Produkten steigt. Auf der anderen Seite dürfte das Unternehmen im Winter einen deutlichen Rückgang verzeichnen.
Ein weiterer Bereich, der von der Saisonalität betroffen ist, ist der Einzelhandel. Einzelhandelsumsätze messen die Konsumausgaben und die Nachfrage und werden vom US-amerikanischen Zensusbüro monatlich gemeldet. Die Daten schwanken zu bestimmten Zeiten des Jahres, vor allem während der Weihnachtsgeschäftssaison. Diese Periode fällt in das vierte Quartal des Jahres - zwischen Oktober und Dezember. Viele Einzelhändler verzeichnen saisonale Einzelhandelsumsätze und sehen in der Weihnachtszeit einen starken Anstieg der Konsumausgaben.
Besondere Überlegungen
Saisonalität und Zeitarbeiter
Große Einzelhändler, darunter der E-Retail-Riese Amazon, stellen möglicherweise Leiharbeiter ein, um auf die höhere Nachfrage der Verbraucher im Zusammenhang mit der Ferienzeit zu reagieren. 2018 kündigte das Unternehmen an, rund 100.000 Mitarbeiter einstellen zu wollen, um die erwartete Zunahme der Geschäftstätigkeit auszugleichen.
In der Zwischenzeit kündigte der Einzelhändler Target an, dass er 120.000 für denselben Urlaubszeitraum einstellen würde. Wie bei den meisten Einzelhändlern wurden diese Entscheidungen getroffen, indem Verkehrsmuster aus früheren Ferienzeiten untersucht und diese Informationen verwendet wurden, um vorherzusagen, was in der kommenden Saison zu erwarten ist. Sobald die Saison vorbei ist, werden viele Zeitarbeitskräfte aufgrund der Nachsaison-Verkehrserwartungen nicht mehr benötigt.
Anpassen der Daten an die Saisonalität
Viele Daten werden von der Jahreszeit beeinflusst. Durch die Anpassung an die Saisonalität können genauere relative Vergleiche zwischen verschiedenen Zeiträumen erstellt werden. Das Anpassen der Saisondaten gleicht periodische Schwankungen der Statistiken oder Veränderungen von Angebot und Nachfrage im Zusammenhang mit sich ändernden Jahreszeiten aus. Mit einem Tool namens SAAR (Seasonally Adjusted Annual Rate) können saisonale Schwankungen in den Daten entfernt werden.
Beispielsweise verkaufen sich Häuser im Sommer schneller und zu höheren Preisen als im Winter. Wenn eine Person die sommerlichen Immobilienverkaufspreise mit den Durchschnittspreisen des Vorjahres vergleicht, kann dies zu einem falschen Eindruck führen, dass die Preise steigen. Wenn er jedoch die anfänglichen Daten auf der Grundlage der Jahreszeit anpasst, kann er sehen, ob die Werte durch das warme Wetter tatsächlich steigen oder nur vorübergehend ansteigen.
