Berapa Tarif Tahunan yang Disesuaikan secara Musiman (SAAR)?

Tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR) adalah penyesuaian yang dilakukan pada data keuangan dan ekonomi untuk memperhitungkan variasi musiman yang terjadi selama suatu periode dan dinyatakan sebagai total tahunan.

Mengapa Tarif Tahunan yang Disesuaikan secara Musiman merupakan Ukuran Penting

Variasi musiman dalam data adalah kejadian yang sangat umum. Hal ini karena, selama periode data, ada periode boom dan bust siklus karena sosial, politik, dan kondisi ekonomi yang menciptakan volatilitas dan perubahan permintaan secara berkala. Karenanya, data secara langsung dan tidak langsung dipengaruhi oleh volatilitas tersebut dan harus dihaluskan atau dikompensasikan ketika dianalisis.

Itulah mengapa tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman sangat penting. Ini memperhitungkan variasi musiman yang terjadi melalui periode data yang sesuai dan menyesuaikan data yang sesuai, sehingga menghilangkan efek musiman dan membuat data lebih andal dan akurat.

Ringkasan

• Tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR) adalah penyesuaian yang dilakukan pada data keuangan dan ekonomi untuk memperhitungkan variasi musiman yang terjadi selama suatu periode dan dinyatakan sebagai total tahunan.
• SAAR memperhitungkan variasi musiman yang terjadi selama periode data dan menyesuaikan data yang sesuai, sehingga menghilangkan efek musiman dan membuat data lebih andal dan akurat.
• Ukuran penting yang disebut "faktor musiman" digunakan untuk menghitung SAAR. Faktor musiman dihitung dengan mengambil data yang tidak disesuaikan (bulanan atau triwulanan) dan membaginya dengan jumlah rata-rata tahunan (bulanan atau triwulanan).

Menghitung SAAR

Ukuran penting yang disebut "faktor musiman" digunakan untuk menghitung SAAR. Faktor musiman dihitung dengan mengambil data yang tidak disesuaikan (bulanan atau triwulanan) dan membaginya dengan jumlah rata-rata tahunan (bulanan atau triwulanan).

Mengatakan, Misalnya, PepsiCo diproduksi 780, 000 botol Pepsi dalam setahun. Total produksi perusahaan pada bulan Mei adalah 98, 000, pada bulan Juni adalah 82, 000, pada bulan Juli adalah 96, 000, dan pada bulan Agustus adalah 78, 000.

Karena itu, faktor musiman PepsiCo untuk bulan-bulan:

SAAR dihitung dengan mengambil perkiraan bulanan (atau triwulanan) yang tidak disesuaikan dan membaginya dengan faktor musiman yang sesuai, dan dikalikan dengan 12 (atau 4, jika triwulanan).

Pentingnya SAAR

SAAR penting karena alasan berikut:

1. Akun untuk fluktuasi musiman

SAAR adalah ukuran data yang penting karena memperhitungkan fluktuasi musiman yang terjadi sepanjang periode data. Penting untuk memperhitungkan variasi musiman saat mencoba mengekstrapolasi titik data individual untuk memprediksi hasil tahunan, karena mereka mungkin tidak menunjukkan gambaran yang sebenarnya; hasil bulan individu mungkin dipengaruhi oleh boom atau bust musiman dan SAAR menghilangkan efek ini.

2. Membuat data lebih andal dan akurat

Dengan mempertimbangkan variasi musiman dan menyesuaikan data yang sesuai, SAAR membuat data tersedia lebih andal dan lebih akurat – yang memberikan gambaran keuangan dan/atau ekonomi yang sebenarnya.

3. Membuat perbandingan lebih mudah

SAAR juga sangat penting karena membantu membuat perbandingan data menjadi lebih mudah. Sulit untuk membandingkan data mentah antara periode waktu yang berbeda atau antara bisnis yang berbeda jika tidak disesuaikan. Karena kelompok data mungkin dipengaruhi oleh tren siklus secara berbeda dan perbandingan langsung bukanlah apel dengan apel.

Menyesuaikan data dan menghilangkan variasi musiman membuat perbandingan antara periode yang berbeda dan antara perusahaan yang berbeda menjadi lebih mudah dan membantu menarik kesimpulan yang akurat dan dapat diandalkan.

4. Membantu membuat keputusan yang tepat

Dengan menghapus dampak musiman pada data bisnis, SAAR membantu membuat keputusan bisnis yang terinformasi. Ini membantu dalam proses pengambilan keputusan dengan memberikan gambaran keuangan yang lebih jelas – yang tidak meningkat atau mengempis oleh musim data.

Contoh Kehidupan Nyata Musiman Data Bisnis

Beberapa contoh kehidupan nyata dari musim data bisnis meliputi:

• Ben &Jerry's mengalami volume penjualan yang lebih tinggi di bulan-bulan musim panas daripada di musim dingin
• Resor ski di Swiss melaporkan tingkat hunian yang lebih tinggi pada bulan Desember/Januari/Februari dibandingkan sisa tahun ini.
• Staples mengalami volume penjualan yang lebih tinggi selama bulan kembali ke sekolah dibandingkan dengan sisa tahun ini.

Bacaan Terkait

CFI adalah penyedia resmi Halaman Program Commercial Banking &Credit Analyst (CBCA)™ - CBCADapatkan sertifikasi CBCA™ CFI dan menjadi Commercial Banking &Credit Analyst. Daftarkan dan tingkatkan karir Anda dengan program dan kursus sertifikasi kami. program sertifikasi, dirancang untuk mengubah siapa pun menjadi analis keuangan kelas dunia.

Untuk terus belajar dan mengembangkan pengetahuan Anda tentang analisis keuangan, kami sangat merekomendasikan sumber daya tambahan di bawah ini:

• Analisis Laporan KeuanganAnalisis Laporan KeuanganCara melakukan Analisis Laporan Keuangan. Panduan ini akan mengajarkan Anda untuk melakukan analisis laporan keuangan dari laporan laba rugi,
• Indikator EkonomiIndikator EkonomiIndikator ekonomi adalah metrik yang digunakan untuk menilai, ukuran, dan mengevaluasi keadaan kesehatan makroekonomi secara keseluruhan. Indikator ekonomi
• Memproyeksikan Item Baris Laporan Laba Rugi Memproyeksikan Item Baris Laporan Laba RugiKita membahas berbagai metode memproyeksikan item baris laporan laba rugi. Memproyeksikan item baris laporan laba rugi dimulai dengan pendapatan penjualan, maka biaya
• SeasonalitySeasonalitySeasonality adalah karakteristik data di mana terdapat fluktuasi prediktif dalam kumpulan data tergantung pada waktu dalam setahun. Banyak perbedaan