Apa itu Musim Depan?
Musim adalah satu ciri siri masa di mana data mengalami perubahan-perubahan yang teratur dan boleh diramal yang berulang setiap tahun kalendar. Apa-apa turun naik atau corak yang boleh diramal atau berulang dalam tempoh satu tahun dikatakan bermusim.
Kesan bermusim berbeza dengan kesan kitaran, kerana kitaran bermusim diperhatikan dalam satu tahun kalendar, manakala kesan kitaran, seperti jualan yang meningkat disebabkan oleh kadar pengangguran yang rendah, boleh menjejaskan tempoh masa yang lebih pendek atau lebih lama daripada satu tahun kalendar.
Takeaways Utama
- Musim adalah merujuk kepada perubahan yang boleh diramal yang berlaku dalam tempoh satu tahun dalam perniagaan atau ekonomi berdasarkan musim termasuk kalendar atau musim komersial. Musim boleh digunakan untuk membantu menganalisis stok dan trend ekonomi. Syarikat boleh menggunakan bermusim untuk membantu menentukan keputusan perniagaan tertentu seperti inventori dan kakitangan. Satu contoh langkah bermusim ialah jualan runcit, yang biasanya melihat perbelanjaan yang lebih tinggi pada suku keempat tahun kalendar.
Memahami Peralihan
Musim adalah merujuk kepada turun naik secara berkala di kawasan perniagaan tertentu dan kitaran yang berlaku secara tetap berdasarkan musim tertentu. Musim boleh merujuk kepada musim kalendar seperti musim panas atau musim sejuk, atau ia mungkin merujuk kepada musim komersial seperti musim cuti.
Syarikat-syarikat yang memahami bermusim perniagaan mereka boleh meramalkan dan inventori masa, kakitangan, dan keputusan lain untuk bersesuaian dengan bermusim yang diharapkan dari aktiviti-aktiviti yang berkaitan, sehingga mengurangkan kos dan meningkatkan pendapatan.
Adalah penting untuk mempertimbangkan kesan musim apabila menganalisis stok dari sudut pandangan asas kerana ia boleh memberi impak besar kepada keuntungan dan portfolio pelabur. Perniagaan yang mengalami jualan yang lebih tinggi pada musim-musim tertentu mungkin menunjukkan peningkatan yang ketara pada musim puncak dan kerugian yang ketara semasa musim-musim yang luar biasa. Jika ini tidak diambil kira, pelabur boleh memilih untuk membeli atau menjual sekuriti berdasarkan aktiviti yang dijalankan tanpa menyumbang perubahan bermusim yang kemudiannya berlaku sebagai sebahagian daripada kitaran perniagaan bermusim syarikat.
Musim juga penting untuk dipertimbangkan ketika menjejaki data ekonomi tertentu. Pertumbuhan ekonomi boleh dipengaruhi oleh faktor bermusim yang berbeza termasuk cuaca dan cuti. Ahli ekonomi boleh mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang bagaimana ekonomi bergerak apabila mereka menyesuaikan analisis mereka berdasarkan faktor-faktor ini. Sebagai contoh, kira-kira dua pertiga daripada Keluaran Dalam Negara Kasar (KDNK) AS terdiri daripada perbelanjaan pengguna - yang merupakan langkah bermusim. Semakin banyak pengguna membelanjakan, semakin banyak pertumbuhan ekonomi.
Sebaliknya, apabila mereka memotong tali dompet mereka, ekonomi akan menyusut. Jika musim ini tidak diambil kira, ahli ekonomi tidak akan mempunyai gambaran jelas tentang bagaimana ekonomi benar-benar bergerak.
Seasonality juga menjejaskan industri yang dipanggil industri bermusim-yang biasanya membuat sebahagian besar wang mereka semasa kecil, bahagian-bahagian yang boleh diramal dalam tahun kalendar.
Contoh Musim
Terdapat banyak contoh yang berbeza di mana bermusim boleh diperhatikan kerana ia berkaitan dengan peralihan biasa sepanjang masa sepanjang tahun.
Sebagai contoh, jika anda tinggal dalam suasana musim sejuk yang sejuk dan musim panas yang panas, kos pemanasan anda mungkin meningkat pada musim sejuk dan musim panas. Anda menjangkakan bermusimnya kos pemanasan anda untuk berulang-ulang setiap tahun sekitar masa yang sama.
Begitu juga, sebuah syarikat yang menjual produk pelindung matahari dan penyamakan kulit di Amerika Syarikat melihat jualan melonjak pada musim panas ketika permintaan terhadap produk mereka bertambah. Sebaliknya, syarikat itu mungkin akan melihat penurunan yang ketara pada musim sejuk.
Satu lagi kawasan yang terjejas oleh bermusim ialah jualan runcit. Jualan runcit mengukur perbelanjaan dan permintaan pengguna dan dilaporkan setiap bulan oleh biro banci AS. Data turun naik pada masa-masa tertentu tahun ini, terutamanya semasa musim belanja percutian. Tempoh ini jatuh ke suku keempat tahun-antara Oktober dan Disember. Ramai peruncit mengalami jualan runcit bermusim, melihat lonjakan besar dalam perbelanjaan pengguna sekitar musim cuti.
Pertimbangan Khas
Musim dan Pekerja Sementara
Peruncit besar, termasuk gergasi e-runcit Amazon, boleh menyewa pekerja sementara untuk bertindak balas terhadap permintaan pengguna yang lebih tinggi yang berkaitan dengan musim cuti. Pada 2018, syarikat itu berkata ia akan menyewa kira-kira 100, 000 pekerja untuk membantu mengimbangi peningkatan aktiviti yang dijangka di kedai-kedai.
Sementara itu, peruncit Sasaran mengatakan ia akan menyewa 120, 000 untuk tempoh percutian yang sama. Seperti kebanyakan peruncit, keputusan ini dibuat dengan mengkaji corak lalu lintas dari musim cuti sebelumnya dan menggunakan maklumat tersebut untuk meramalkan apa yang boleh diharapkan pada musim yang akan datang. Setelah musim berakhir, ramai pekerja sementara tidak lagi diperlukan berdasarkan jangkaan lalu lintas pasca-musim.
Menyesuaikan Data untuk Musim
Banyak data yang dipengaruhi oleh masa sepanjang tahun, dan menyesuaikan untuk bermusim bermakna perbandingan relatif lebih tepat dapat ditarik antara tempoh masa yang berlainan. Melaraskan data untuk bermusim menjana perubahan berkala dalam statistik atau pergerakan dalam penawaran dan permintaan yang berkaitan dengan perubahan musim. Dengan menggunakan alat yang dikenali sebagai Kadar Tahunan Disesuaikan Musim Bunga (SAAR), variasi bermusim dalam data boleh dikeluarkan.
Sebagai contoh, rumah cenderung menjual lebih cepat dan pada harga yang lebih tinggi pada musim panas berbanding musim sejuk. Akibatnya, jika seseorang membandingkan harga jualan hartanah musim panas hingga harga median dari tahun sebelumnya, dia mungkin mendapat gambaran palsu bahawa harga semakin meningkat. Walau bagaimanapun, jika dia menyesuaikan data awal berdasarkan musim, dia dapat melihat sama ada nilai benar-benar naik atau sekadar meningkat dengan cuaca panas.
