Phân biệt biến động giá theo mùa với xu hướng dài hạn

Điểm phân biệt quan trọng nhất nằm ở chu kỳ và tính lặp lại. Biến động giá theo mùa thường gắn với một khoảng thời gian tương đối cố định và có xu hướng lặp lại qua các năm. Ngược lại, xu hướng dài hạn thể hiện sự dịch chuyển có tính kéo dài của mặt bằng giá và không nhất thiết quay về mức cũ sau mỗi chu kỳ.

Vì vậy, không nên kết luận chỉ từ một vài tháng giá tăng hoặc giảm. Cần đặt biến động đó vào chuỗi dữ liệu đủ dài để xem nó có lặp lại theo mùa hay đang tạo thành một hướng đi mới.

Biến động giá theo mùa và xu hướng dài hạn khác nhau ở điểm nào?

Biến động giá theo mùa là phần thay đổi của giá có liên hệ với thời điểm trong năm hoặc một chu kỳ lặp lại tương đối ổn định. Ví dụ, một mặt hàng có thể thường xuyên tăng giá vào cùng một giai đoạn mỗi năm rồi giảm khi nguồn cung hoặc nhu cầu trở lại trạng thái thông thường.

Xu hướng dài hạn lại phản ánh hướng dịch chuyển cơ bản của giá qua một khoảng thời gian dài hơn. Nếu mặt bằng giá liên tục dịch chuyển lên trong nhiều năm, ngay cả khi từng năm vẫn có những đợt tăng giảm theo mùa, phần tăng dài hạn mới là xu hướng cần nhận diện.

Có thể hình dung:

Điểm quan trọng là hai thành phần có thể cùng tồn tại. Một thị trường có thể vừa có mùa vụ rõ rệt, vừa có xu hướng giá dài hạn đi lên. Khi đó, việc giá tăng trong một mùa cụ thể không có nghĩa toàn bộ mức tăng là do xu hướng dài hạn.

Chu kỳ lặp lại giúp nhận diện biến động giá theo mùa như thế nào?

Dấu hiệu mạnh nhất của mùa vụ là mô hình lặp lại. Nếu một mức tăng thường xuất hiện vào cùng quý, cùng tháng hoặc cùng giai đoạn trong năm qua nhiều năm, khả năng đó là thành phần mùa vụ sẽ cao hơn.

Chẳng hạn, giả sử dữ liệu của một sản phẩm cho thấy giá thường tăng vào quý II, giảm trong quý III và phục hồi vào quý IV. Nếu mô hình này xuất hiện tương tự trong nhiều năm, việc chỉ nhìn vào một năm riêng lẻ rất dễ dẫn đến kết luận sai về xu hướng.

Có ba điểm nên kiểm tra:

1.    Thời điểm lặp lại: biến động có thường xuất hiện ở cùng giai đoạn hay không

2.    Hướng biến động: giá có thường tăng hoặc giảm theo cùng một hướng trong giai đoạn đó hay không

3.    Mức độ ổn định: mô hình có xuất hiện đủ thường xuyên để xem là đặc điểm của chuỗi giá hay chỉ là một sự kiện bất thường

Mùa vụ không nhất thiết phải có biên độ giống hệt nhau mỗi năm. Điều cần quan tâm trước hết là cấu trúc lặp lại của biến động.

Một cách thực tế để kiểm tra là lập bảng giá theo tháng hoặc quý của nhiều năm rồi đặt các năm cạnh nhau. Nếu tháng 6 của nhiều năm thường có cùng hướng biến động, đó là tín hiệu mùa vụ đáng chú ý. Nếu giá lại dịch chuyển lên ở hầu hết các tháng và mức nền của năm sau cao hơn năm trước, cần xem xét thêm xu hướng dài hạn.

Nguyên nhân nào tạo ra mùa vụ, và nguyên nhân nào tạo ra xu hướng dài hạn?

Nguyên nhân giúp phân biệt hai hiện tượng nhưng không nên dùng nguyên nhân đơn lẻ để kết luận. Cần xem nguyên nhân đó có lặp lại theo chu kỳ hay tạo ra một thay đổi kéo dài.

Mùa vụ thường xuất hiện khi nguyên nhân có tính định kỳ. Đó có thể là thời tiết, mùa thu hoạch, lịch sản xuất, kỳ nghỉ, chu kỳ tiêu dùng hoặc thời điểm nhu cầu tăng đều đặn. Khi nguyên nhân kết thúc, áp lực lên giá cũng có thể giảm.

Xu hướng dài hạn thường liên quan đến những thay đổi làm dịch chuyển trạng thái cơ bản của thị trường, chẳng hạn thay đổi kéo dài trong cung cầu, chi phí đầu vào, năng suất, công nghệ, chính sách hoặc cấu trúc thị trường.

Sự khác biệt có thể diễn đạt đơn giản như sau:

Nguyên nhân lặp lại → dễ tạo ra mô hình mùa vụ

Nguyên nhân làm thay đổi nền tảng thị trường → dễ tạo ra xu hướng dài hạn

Tuy nhiên, một nguyên nhân có thể tạo ra cả hai. Ví dụ, một thị trường có thể có nhu cầu tăng theo mùa hằng năm nhưng đồng thời quy mô nhu cầu trung bình cũng tăng qua nhiều năm. Khi đó, dữ liệu quan sát được sẽ chứa cả mùa vụ và xu hướng.

So sánh cùng kỳ và đường xu hướng để tránh đọc sai dữ liệu

Một trong những cách đơn giản nhất để phân biệt hai hiện tượng là kết hợp so sánh cùng kỳ với quan sát mặt bằng giá dài hạn.

So sánh tháng này với tháng ngay trước đó có thể bị ảnh hưởng mạnh bởi mùa vụ. Trong khi đó, so sánh với cùng tháng hoặc cùng quý của năm trước thường giúp giảm bớt ảnh hưởng của chu kỳ theo lịch.

Ví dụ, nếu giá tháng 6 tăng 10% so với tháng 5 nhưng chỉ tăng 1% so với tháng 6 năm trước, mức tăng 10% chưa đủ để kết luận rằng giá đang bước vào một xu hướng tăng mạnh. Có thể phần lớn biến động đến từ đặc điểm của giai đoạn tháng 6.

Ngược lại, nếu giá tháng 6 tăng so với tháng 6 của nhiều năm trước và mặt bằng giá sau mỗi năm vẫn duy trì ở mức cao hơn, bằng chứng về xu hướng dài hạn sẽ mạnh hơn.

Có thể kết hợp ba góc nhìn:

·         MoM: Cho biết biến động ngắn hạn giữa các kỳ liên tiếp

·         YoY: Giúp kiểm tra biến động so với cùng kỳ và giảm ảnh hưởng của mùa vụ

·         Đường xu hướng dài hạn: Cho biết mặt bằng giá đang dịch chuyển theo hướng nào sau khi nhìn qua nhiều chu kỳ

Không nên sử dụng một chỉ báo duy nhất. Một biến động chỉ đáng được xem là xu hướng dài hạn khi nó tồn tại tương đối bền vững sau khi đã tính đến các dao động ngắn hạn và mùa vụ.

Phân rã chuỗi thời gian giúp tách mùa vụ khỏi xu hướng ra sao?

Khi dữ liệu đủ dài, có thể sử dụng phân rã chuỗi thời gian để xem giá quan sát được gồm những thành phần nào. Về mặt khái niệm, chuỗi giá có thể được xem xét qua:

Giá quan sát = Xu hướng Mùa vụ Thành phần bất thường

Trong mô hình cộng, mức độ tác động của mùa vụ được xem tương đối ổn định theo đơn vị giá. Trong mô hình nhân, tác động mùa vụ có thể tăng hoặc giảm theo quy mô của chính chuỗi giá.

Điều này hữu ích vì một đợt giá tăng có thể thực chất là sự kết hợp của nhiều yếu tố. Chẳng hạn:

·         Xu hướng dài hạn đang tăng

·         Mùa vụ đang đẩy giá lên trong một quý cụ thể

·         Một cú sốc ngắn hạn tạo thêm mức tăng bất thường

Nếu chỉ quan sát giá thực tế, ba thành phần này dễ bị gộp thành một “xu hướng tăng”. Phân rã giúp đặt câu hỏi chính xác hơn: phần tăng nào có khả năng lặp lại và phần nào đang làm thay đổi mặt bằng giá?

Trong trường hợp dữ liệu có mùa vụ mạnh, có thể dùng dữ liệu đã điều chỉnh mùa vụ hoặc mô hình có biến giả theo tháng, quý để ước lượng phần xu hướng sau khi kiểm soát yếu tố định kỳ.

Quy trình thực tế để phân biệt hai loại biến động giá

Khi gặp một chuỗi giá đang tăng hoặc giảm, có thể kiểm tra theo trình tự sau:

1. Thu thập dữ liệu đủ dài

Ưu tiên dữ liệu theo tháng hoặc quý qua nhiều năm thay vì chỉ nhìn vài kỳ gần nhất

2. Kiểm tra mô hình lặp lại

Đặt các năm cạnh nhau và xem biến động có thường xuất hiện ở cùng thời điểm hay không

3. So sánh cùng kỳ

Dùng YoY hoặc so sánh cùng tháng, cùng quý để giảm tác động của mùa vụ

4. Quan sát mặt bằng giá

Kiểm tra xem sau mỗi chu kỳ, giá có quay về quỹ đạo cũ hay đang duy trì ở một mặt bằng mới

5. Xem xét nguyên nhân

Xác định nguyên nhân là định kỳ hay tạo ra thay đổi kéo dài trong cung cầu và các điều kiện nền tảng

6. Tách các thành phần khi cần

Với chuỗi dữ liệu đủ dài, sử dụng phân rã mùa vụ, đường xu hướng hoặc mô hình thống kê để tách mùa vụ khỏi xu hướng

7. Kiểm tra lại bằng dữ liệu mới

Một xu hướng dài hạn không nên được xác nhận chỉ vì một đợt tăng bất thường. Cần xem hướng dịch chuyển có tiếp tục sau khi giai đoạn mùa vụ kết thúc hay không

Sai lầm phổ biến nhất là đồng nhất một đợt tăng giá theo mùa với một xu hướng tăng dài hạn. Cách kiểm tra tốt hơn là hỏi: “Nếu loại bỏ tác động của giai đoạn này, mặt bằng giá có thực sự đang dịch chuyển không?”

Một biến động giá có tính mùa vụ thường được nhận ra bởi chu kỳ lặp lại và nguyên nhân có tính định kỳ. Xu hướng dài hạn lại được nhận ra bởi sự dịch chuyển bền vững của mặt bằng giá qua nhiều chu kỳ. Hai thành phần không loại trừ nhau: giá có thể vừa tăng theo xu hướng dài hạn, vừa tăng mạnh hơn vào mùa cao điểm.

Vì vậy, muốn phân biệt chính xác, cần kết hợp thời gian quan sát đủ dài, so sánh cùng kỳ, phân tích nguyên nhân và khi cần thì tách riêng thành phần mùa vụ khỏi xu hướng. Điều quan trọng không phải là giá đang tăng hay giảm trong một thời điểm, mà là mẫu hình đó có lặp lại hay đang làm thay đổi quỹ đạo giá dài hạn.