เจาะลึก The base effect คืออะไร
The base effect คือเอฟเฟกต์ที่เลือกจุดอ้างอิงที่แตกต่างกันสำหรับการเปรียบเทียบระหว่างจุดข้อมูลสองจุดต่อผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับการใช้อัตราส่วนหรือค่าดัชนีบางประเภทระหว่างจุดสองจุดในชุดข้อมูลอนุกรมเวลา แต่ยังสามารถนำไปใช้กับข้อมูลภาคตัดขวางหรือข้อมูลประเภทอื่นๆ ได้อีกด้วย
The base effect ในการเปรียบเทียบตัวเลขหรือส่วนต่างๆ ของข้อมูล หมายถึงการพิจารณาคำถามว่า เปรียบเทียบกับอะไร การเลือก base สำหรับการเปรียบเทียบอาจมีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่ชัดเจนของการเปรียบเทียบ หากละเลยหรือเข้าใจผิด The base effect อาจนำไปสู่การบิดเบือนที่สำคัญและอาจสรุปผิดพลาดได้ อย่างไรก็ตาม หากพิจารณาอย่างรอบคอบ ก็สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงความเข้าใจของนักวิเคราะห์เกี่ยวกับข้อมูลและกระบวนการพื้นฐานที่สร้างข้อมูลเหล่านั้นได้
The base effect เกิดขึ้นทุกครั้งที่มีการเปรียบเทียบจุดข้อมูลสองจุดเป็นอัตราส่วนโดยแบ่งหรือแสดงจุดข้อมูลหรือจุดข้อมูลปัจจุบันเป็นเปอร์เซ็นต์ของจุดข้อมูลอื่น ฐานหรือจุดเปรียบเทียบ เนื่องจากจำนวนฐานประกอบขึ้นเป็นตัวส่วนในการเปรียบเทียบ การเปรียบเทียบโดยใช้ค่าฐานที่ต่างกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก หากฐานมีค่าสูงหรือต่ำอย่างผิดปกติ อัตราส่วนดังกล่าวอาจบิดเบือนอย่างมาก ส่งผลให้เกิดการเปรียบเทียบที่เป็นการหลอกลวง
โดยทั่วไปแล้ว The base effect จะชี้ให้เห็นถึงการเปรียบเทียบโดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยที่ค่าข้อมูลดิบ ณ จุดใดเวลาหนึ่งจะถูกเปรียบเทียบกับจุดอื่นที่เลือก อาจเกิดขึ้นได้ไม่ว่าจะมีฐานดัชนีคงที่ซึ่งมีการเปรียบเทียบค่าจำนวนมากในชุดข้อมูล หรือเมื่อทำการเปรียบเทียบช่วงต่องวดที่เคลื่อนไหว
The base effect สามารถใช้ได้หรือต่อต้านคุณ การเลือกพื้นฐานที่ไม่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบหรือละเว้นผลกระทบพื้นฐานในดัชนีเวลาสามารถนำไปสู่การรับรู้ที่บิดเบือนของขนาดหรืออัตราการเปลี่ยนแปลงของจุดปัจจุบันในชุดข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับแนวคิดเรื่องขยะเข้าขยะออก หากค่าของตัวส่วนในการเปรียบเทียบไม่เป็นไปตามลักษณะปกติหรือไม่เป็นตัวแทนของแนวโน้มข้อมูลโดยรวม การเปรียบเทียบจะไม่เป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลปัจจุบันกับชุดข้อมูลโดยรวม และกระบวนการใดก็ตามที่สร้างข้อมูลเหล่านั้น
ตัวอย่างเช่น ผลกระทบพื้นฐานสามารถนำไปสู่การแสดงตัวเลขที่เกินจริงหรือเกินจริงอย่างเห็นได้ชัด เช่น อัตราเงินเฟ้อหรืออัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจ หากจุดที่เลือกสำหรับการเปรียบเทียบมีมูลค่าสูงหรือต่ำผิดปกติเมื่อเทียบกับช่วงเวลาปัจจุบันหรือข้อมูลโดยรวม
ในทางกลับกัน การทำความเข้าใจผลกระทบฐานและการเลือกฐานที่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบที่คุณต้องการทำ หรืออย่างน้อยก็พิจารณาถึงผลกระทบฐานในการเปรียบเทียบของคุณ สามารถนำไปสู่ความเข้าใจที่ดีขึ้นในข้อมูลหรือแม้กระทั่งกระบวนการพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบจุดข้อมูลรายเดือนกับค่าก่อนหน้า 12 เดือนก่อนหน้าสามารถช่วยกรองผลกระทบตามฤดูกาลได้ อีกทางหนึ่ง การเปรียบเทียบจุดข้อมูลกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวของค่าของตัวเองสามารถช่วยเปิดเผยว่า Datum ปัจจุบันแสดงค่าสูงหรือต่ำอย่างผิดปกติหรือไม่
อัตราเงินเฟ้อมักแสดงเป็นตัวเลขแบบเดือนต่อเดือนหรือแบบปีต่อปี โดยปกติ นักเศรษฐศาสตร์และผู้บริโภคต้องการทราบว่าราคาในปัจจุบันสูงหรือต่ำกว่าเมื่อหนึ่งปีก่อนมากเพียงใด แต่หนึ่งเดือนที่อัตราเงินเฟ้อพุ่งสูงขึ้นอาจสร้างผลตรงกันข้ามในอีกหนึ่งปีต่อมา โดยพื้นฐานแล้วสร้างความประทับใจว่าอัตราเงินเฟ้อชะลอตัวลง
การบิดเบือนของตัวเลขเงินเฟ้อรายเดือนซึ่งเป็นผลมาจากระดับเงินเฟ้อที่สูงหรือต่ำอย่างผิดปกติในเดือนเดียวกันของปีที่แล้วเป็นตัวอย่างของผลกระทบพื้นฐาน ผลกระทบพื้นฐานอาจทำให้ยากต่อการประเมินระดับเงินเฟ้ออย่างแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป อัตราเงินเฟ้อจะลดลงเมื่อเวลาผ่านไปหากระดับอัตราเงินเฟ้อค่อนข้างคงที่โดยไม่มีค่าผิดปกติที่แข็งแกร่ง
อัตราเงินเฟ้อคำนวณจากระดับราคาที่สรุปไว้ในดัชนี ดัชนีอาจพุ่งสูงขึ้นในเดือนมิถุนายน เช่น อาจเนื่องมาจากราคาน้ำมันที่พุ่งสูงขึ้น ในช่วง 11 เดือนต่อจากนี้ การเปลี่ยนแปลงแบบเดือนต่อเดือนอาจกลับมาเป็นปกติ แต่เมื่อมิถุนายนมาถึงอีกครั้งในปีถัดไป ระดับราคาจะเปรียบเทียบกับปีก่อนหน้าเมื่อดัชนีสะท้อนถึงราคาน้ำมันที่พุ่งสูงขึ้นเพียงครั้งเดียว .
ในกรณีนั้น เนื่องจากดัชนีของเดือนนั้นอยู่ในระดับสูง การเปลี่ยนแปลงของราคาในเดือนมิถุนายนนี้จะน้อยลง หมายความว่าอัตราเงินเฟ้อจะอ่อนตัวลง เมื่อในความเป็นจริง การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในดัชนีเป็นเพียงภาพสะท้อนของผลกระทบพื้นฐาน ผลลัพธ์ ของค่าดัชนีราคาที่สูงขึ้นในปีที่แล้ว