Pregunta de los lectores: ¿No está claro qué significa ajustado estacionalmente?
Las cifras desestacionalizadas tienen en cuenta los factores estacionales en las series de tiempo.
El desempleo tendrá patrones estacionales. Por ejemplo, durante las vacaciones de verano es probable que se creen puestos de trabajo adicionales y el desempleo normalmente disminuirá. En invierno, el desempleo puede aumentar a medida que haya menos empleos turísticos disponibles. (salvo unas pocas semanas en Navidad).
Por lo tanto, las cifras ajustadas estacionalmente eliminan estos cambios estacionales habituales en el desempleo para ofrecer una mejor guía de la estadística subyacente.
En pleno verano, la cifra real de desempleo será bastante baja. Pero la cifra ajustada estacionalmente será más alta porque tiene en cuenta esta caída estacional del desempleo.
Ejemplo
Por ejemplo, las cifras de desempleo para el mes de junio pueden mostrar una caída de 10,000 a 7%. Sin embargo, los estadísticos pueden saber que de media el paro cae 100.000 en el mes de junio porque es el inicio de las vacaciones de verano (más puestos de trabajo creados). Por lo tanto, la cifra desestacionalizada de junio mostrará una tasa de desempleo más alta que la cifra real.
Esto es útil porque si el desempleo cayó en 10,000, puede pensar que hay una tendencia a la baja en el desempleo. Pero, mirando la cifra ajustada estacionalmente, el desempleo es mucho peor de lo que cabría esperar para esta época del año.
Desempleo ajustado estacionalmente
fuente: ONS
Inflación ajustada estacionalmente
La inflación también puede tener factores estacionales predecibles. Por ejemplo, antes de Navidad, los precios tienden a subir a medida que los minoristas buscan maximizar las ganancias. Pero, en enero habrá un recorte estacional de precios (rebajas de enero). El efecto de las ventas de enero podría mostrar una caída en los precios. Pero, las cifras ajustadas estacionalmente considerarán los últimos 12 meses completos y no solo el efecto de un mes.
Cifras de 12 meses.
Una forma de evitar los factores estacionales es observar el cambio en las estadísticas durante los últimos 12 meses. Esto tiene en cuenta todos los cambios estacionales porque está comparando un conjunto de 12 meses con el último. Sin embargo, a veces, es necesario analizar los cambios del último mes para obtener una imagen más actualizada de lo que está ocurriendo. En este caso, las cifras mensuales ajustadas estacionalmente pueden resultar útiles.