Hiệu ứng cơ sở đề cập đến ảnh hưởng mà việc lựa chọn cơ sở so sánh hoặc tham chiếu có thể có đối với kết quả so sánh giữa các điểm dữ liệu. Đặc điểm nguyên nhân của Hiệu ứng cơ sở?
Hiệu ứng cơ sở là ảnh hưởng mà việc chọn một điểm tham chiếu khác nhau để so sánh giữa hai điểm dữ liệu có thể có đối với kết quả của phép so sánh. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng một số loại tỷ lệ hoặc giá trị chỉ số giữa hai điểm trong tập dữ liệu chuỗi thời gian, nhưng cũng có thể áp dụng cho các loại dữ liệu cắt ngang hoặc các loại dữ liệu khác.
Mục lục bài viết
1. Hiệu ứng cơ sở là gì?
Suy nghĩ về hiệu ứng cơ bản trong việc so sánh các số hoặc các phần dữ liệu khác nhau có nghĩa là xem xét câu hỏi, “So với cái gì?” Việc lựa chọn cơ sở để so sánh có thể có ảnh hưởng lớn đến kết quả rõ ràng của một phép so sánh. Nếu bị bỏ qua hoặc hiểu sai, hiệu ứng cơ sở có thể dẫn đến sự sai lệch lớn và có thể kết luận nhầm lẫn. Tuy nhiên, nếu được xem xét cẩn thận, nó có thể được tận dụng để nâng cao hiểu biết của nhà phân tích về dữ liệu và các quy trình cơ bản tạo ra chúng.
Hiệu ứng cơ sở đề cập đến ảnh hưởng mà việc lựa chọn cơ sở so sánh hoặc tham chiếu có thể có đối với kết quả so sánh giữa các điểm dữ liệu.
Việc sử dụng tham chiếu hoặc cơ sở khác để so sánh có thể dẫn đến sự khác biệt lớn về tỷ lệ hoặc phần trăm so sánh giữa các điểm dữ liệu.
Hiệu ứng cơ sở có thể dẫn đến sự sai lệch trong so sánh và kết quả đánh lừa, hoặc, nếu được hiểu rõ và tính đến, có thể được sử dụng để nâng cao hiểu biết của chúng ta về dữ liệu và các quy trình cơ bản tạo ra chúng.
Hiểu tác dụng cơ sở Hiệu ứng cơ sở xảy ra bất cứ khi nào hai điểm dữ liệu được so sánh dưới dạng tỷ lệ trong đó điểm dữ liệu hiện tại hoặc điểm quan tâm được chia hoặc biểu thị dưới dạng phần trăm của điểm dữ liệu khác, điểm cơ sở hoặc điểm so sánh. Vì số cơ sở tạo nên mẫu số trong phép so sánh, các phép so sánh sử dụng các giá trị cơ sở khác nhau có thể mang lại kết quả rất khác nhau. Nếu cơ sở có giá trị cao hoặc thấp bất thường, nó có thể làm sai lệch tỷ lệ rất nhiều, dẫn đến việc so sánh có khả năng đánh lừa.
Hiệu ứng cơ sở thường được chỉ ra nhất khi thảo luận về so sánh sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian trong đó giá trị dữ liệu thô tại một thời điểm được so sánh với một điểm đã chọn khác. Nó có thể xảy ra cho dù có một cơ sở chỉ mục không đổi mà nhiều giá trị trong chuỗi đang được so sánh hoặc khi thực hiện so sánh giữa các chu kỳ.
Hiệu ứng cơ bản có thể có tác dụng hoặc chống lại bạn. Việc chọn cơ sở không phù hợp để so sánh hoặc bỏ qua hiệu ứng cơ bản trong chỉ số thời gian có thể dẫn đến nhận thức sai lệch về độ lớn hoặc tốc độ thay đổi của điểm hiện tại trong chuỗi dữ liệu. Điều này có liên quan đến ý tưởng về rác-trong-rác-thải-ra; nếu giá trị của mẫu số trong một so sánh không đặc trưng hoặc không đại diện cho xu hướng dữ liệu tổng thể thì so sánh cũng sẽ không đại diện cho mối quan hệ giữa điểm dữ liệu hiện tại và chuỗi dữ liệu nói chung và bất kỳ quá trình nào tạo ra những dữ liệu đó.
Ví dụ, hiệu ứng cơ sở có thể dẫn đến sự phóng đại rõ ràng về các số liệu như tỷ lệ lạm phát hoặc tốc độ tăng trưởng kinh tế nếu điểm được chọn để so sánh có giá trị cao hoặc thấp bất thường so với thời kỳ hiện tại hoặc dữ liệu tổng thể.
Mặt khác, hiểu được ảnh hưởng cơ bản và lựa chọn cơ sở thích hợp cho phép so sánh mà bạn muốn thực hiện (hoặc ít nhất là tính đến ảnh hưởng cơ bản trong phép so sánh của bạn) có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu hoặc thậm chí là quy trình cơ bản. Ví dụ: so sánh điểm dữ liệu hàng tháng với giá trị trước đó của chúng 12 tháng trước có thể giúp lọc ra các tác động theo mùa. Ngoài ra, việc so sánh một điểm dữ liệu với đường trung bình động dài hạn của các giá trị của chính nó có thể giúp tiết lộ liệu dữ liệu hiện tại có hiển thị giá trị cao hay thấp bất thường hay không.
Lạm phát là sự suy giảm sức mua của một loại tiền nhất định theo thời gian. Một ước tính định lượng về tốc độ suy giảm sức mua có thể được phản ánh trong sự gia tăng của mức giá trung bình của một rổ hàng hóa và dịch vụ được lựa chọn trong nền kinh tế trong một khoảng thời gian nào đó. Sự gia tăng của mức giá chung, thường được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm, có nghĩa là một đơn vị tiền tệ có hiệu quả mua ít hơn so với thời kỳ trước.
Lạm phát có thể đối lập với giảm phát, xảy ra khi sức mua của tiền tệ tăng lên và giá cả giảm xuống.
Lạm phát là tốc độ mà giá trị của một loại tiền tệ đang giảm xuống và do đó, mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ đang tăng lên.
Lạm phát đôi khi được phân thành ba loại: Lạm phát do cầu kéo, lạm phát do chi phí đẩy và lạm phát có sẵn.
Các chỉ số lạm phát thường được sử dụng nhất là Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và Chỉ số giá bán buôn (WPI).
Lạm phát có thể được nhìn nhận tích cực hoặc tiêu cực tùy thuộc vào quan điểm và tốc độ thay đổi của từng cá nhân.
Những người có tài sản hữu hình, như tài sản hoặc hàng hóa dự trữ, có thể muốn thấy một số lạm phát làm tăng giá trị tài sản của họ.
Mặc dù có thể dễ dàng đo lường sự thay đổi giá của các sản phẩm riêng lẻ theo thời gian, nhưng nhu cầu của con người vượt ra ngoài một hoặc hai sản phẩm như vậy. Các cá nhân cần một bộ sản phẩm lớn và đa dạng cũng như một loạt các dịch vụ để có một cuộc sống thoải mái. Chúng bao gồm các hàng hóa như ngũ cốc thực phẩm, kim loại, nhiên liệu, các tiện ích như điện và giao thông, và các dịch vụ như chăm sóc sức khỏe, giải trí và lao động.
Lạm phát nhằm mục đích đo lường tác động tổng thể của sự thay đổi giá đối với một loạt sản phẩm và dịch vụ đa dạng và cho phép đại diện một giá trị duy nhất về sự gia tăng mức giá của hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế trong một khoảng thời gian.
Tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng sản xuất hàng hoá và dịch vụ kinh tế so với thời kỳ này sang thời kỳ khác. Nó có thể được đo lường bằng giá trị danh nghĩa hoặc thực tế (được điều chỉnh theo lạm phát). Theo truyền thống, tăng trưởng kinh tế tổng hợp được đo lường bằng tổng sản phẩm quốc dân (GNP) hoặc tổng sản phẩm quốc nội (GDP), mặc dù đôi khi các số liệu thay thế được sử dụng.
Tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng sản xuất hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế.
Sự gia tăng của tư liệu sản xuất, lực lượng lao động, công nghệ và vốn con người đều có thể góp phần vào tăng trưởng kinh tế.
Tăng trưởng kinh tế thường được đo bằng sự gia tăng tổng giá trị thị trường của hàng hóa và dịch vụ bổ sung được sản xuất, sử dụng các ước tính như GDP.
2. Đặc điểm nguyên nhân của Hiệu ứng cơ sở:
Lạm phát thường được biểu thị bằng số liệu tháng hơn tháng hoặc số liệu cả năm. Thông thường, các nhà kinh tế và người tiêu dùng muốn biết giá ngày nay cao hơn hay thấp hơn bao nhiêu so với một năm trước. Nhưng một tháng mà lạm phát tăng đột biến có thể tạo ra tác động ngược lại một năm sau đó, về cơ bản tạo ra ấn tượng rằng lạm phát đã chậm lại.
Sự sai lệch trong số liệu lạm phát hàng tháng do mức lạm phát cao hoặc thấp bất thường trong tháng trước là một ví dụ về hiệu ứng cơ sở. Hiệu ứng cơ sở có thể gây khó khăn cho việc đánh giá chính xác mức lạm phát theo thời gian. Nó giảm dần theo thời gian nếu mức lạm phát tương đối ổn định, không có giá trị ngoại lai mạnh.
Lạm phát được tính toán dựa trên mức giá được tóm tắt trong một chỉ số. Chẳng hạn, chỉ số này có thể tăng đột biến trong tháng 6, có lẽ do giá xăng dầu tăng. Trong 11 tháng tiếp theo, những thay đổi giữa các tháng có thể trở lại bình thường, nhưng khi tháng 6 đến trở lại vào năm sau, mức giá của nó sẽ được so sánh với mức của một năm trước đó khi chỉ số phản ánh giá xăng tăng đột biến một lần. .
Trong trường hợp đó, bởi vì chỉ số của tháng đó cao, sự thay đổi giá trong tháng 6 này sẽ ít hơn, ngụ ý rằng lạm phát đã giảm xuống khi trên thực tế, sự thay đổi nhỏ trong chỉ số chỉ là sự phản ánh của hiệu ứng cơ bản – kết quả của giá trị chỉ số giá cao hơn một năm trước đó.
