Elemente ausschließen

Wichtige Erkenntnisse

• Das Ausschließen von Posten hilft, kurzfristige Volatilität zu beseitigen, um klarere langfristige Trends zu erkennen.
• Finanzentscheidungen priorisieren langfristige Trends gegenüber zufälligen kurzfristigen Schwankungen.
• Das Ausschließen von Posten ist in Finanzberichten und Wirtschaftsberichten üblich, um die Datengenauigkeit zu verbessern.
• Die Kerninflation schließt volatile Posten wie Lebensmittel und Energie aus, um stabile Preise widerzuspiegeln.
• Einzelhandelsumsätze schließen oft Auto- und Benzinverkäufe aus, um wahre Trends im Verbraucherverhalten hervorzuheben.

Was bedeutet „Ausschließen von Posten“?

„Ausschließen von Posten“ ist eine finanzielle Praxis, bei der bestimmte Daten weggelassen werden, um kurzfristige Volatilität zu begrenzen und langfristige Trends hervorzuheben. Es wird häufig in Gewinnberichten verwendet, um einmalige Ereignisse zu entfernen, oder in Maßnahmen wie dem Verbraucherpreisindex, der Lebensmittel und Energie ausschließt. Dieser Ansatz hilft Investoren und politischen Entscheidungsträgern, sich auf stabilere und vergleichbare Daten zu konzentrieren.

Wie das Ausschließen von Posten funktioniert

Gute finanzielle und wirtschaftliche Entscheidungen hängen viel mehr von langfristigen Trends in den relevanten Daten ab als von vorübergehenden, kurzfristigen oder einmaligen Schwankungen. Ob Sie ein Investor sind, der seinen Ruhestandsplan aufbauen möchte, ein Bankier, der die Kreditwürdigkeit eines Kreditnehmers prüft, ein CEO, der die Strategie eines Unternehmens leitet, oder ein Wirtschaftspolitiker, der den Kurs der makroökonomischen Politik festlegt – Sie kümmern sich wahrscheinlich mehr um das große Ganze als um das unmittelbare zufällige Rauschen einzelner Ereignisse.

Zufällige Auf- und Abschwünge an den Märkten, die tägliche Schwankung bei Verkäufen von teuren Gütern oder einmalige Anpassungen an Naturereignisse wie Stürme oder Hitzewellen können genügend kurzfristige Variationen in Finanz- und Wirtschaftsdaten erzeugen, dass sie vorübergehend die zugrundeliegenden Trends überlagern.

Mit der Zeit werden die langfristigen Trends jedoch in der Regel die kurzfristige Volatilität dominieren. Da Erwartungen an die Zukunft für Entscheidungen in der Gegenwart wirklich entscheidend sind, ist es sinnvoller, auf diese Trends zu achten.

Um ein genaues Bild langfristiger Trends zu erhalten, ist es hilfreich, Posten auszuschließen, die hauptsächlich kurzfristige zufällige Schwankungen oder einmalige Ereignisse widerspiegeln. So bleiben die Posten übrig, die die Zukunftsaussichten für die jeweilige Datenart besser repräsentieren, um eine fundiertere Entscheidung für die Zukunft zu treffen.

Wo das Ausschließen von Posten häufig verwendet wird

Ausschließen von Posten in Finanzberichten

Das Ausschließen von Posten bezieht sich oft auf Posten, die aus der Berechnung des Gewinns pro Aktie entfernt werden. Solche Posten können einmalige oder außerordentliche Aufwendungen oder Erträge umfassen, die in Zukunft nicht wieder auftreten werden. Diese Arten von Erträgen oder Aufwendungen können einen großen Sprung oder Rückgang des Gewinns für ein oder zwei Perioden verursachen, der die zugrundeliegende Rentabilität über- oder untertreiben kann. Das Entfernen dieser Posten aus der Berechnung ergibt ein klareres Bild der Rentabilität und eines, das die zukünftige Leistung genauer widerspiegelt.

Ausschließen volatiler Posten aus Verbraucherpreisen

Die Praxis des Ausschließens von Posten ist auch bei der Berechnung von Preisindizes üblich. Beispielsweise wird der Verbraucherpreisindex (CPI) häufig unter Ausschluss von zwei stark volatilen Posten – Lebensmittel- und Energiepreise – gemeldet, um den sogenannten „Kerninflationsindex“ zu erhalten.

Das Bureau of Labor Statistics (BLS) begann in den späten 1950er Jahren mit der Erstellung von Versionen des CPI ohne Lebensmittel und Energie, als diese Reihen erstmals im jährlichen Economic Report of the President erschienen. Viele nationale Statistikämter erstellen ähnliche Inflationsmaße, und viele Zentralbanken beziehen sich auf diese Maße als Leitlinien für die Geldpolitik.

Verfeinerung der Einzelhandelsumsatzdaten durch Ausschluss von Autos

Die Einzelhandelsumsatzdaten für die Wirtschaft sind ein genau beobachteter Indikator für die Gesundheit des Verbrauchersektors. Sie werden jedoch oft nicht insgesamt, sondern als Einzelhandelsumsätze ohne Autoverkäufe gemeldet.

Da Automobile teure Güter sind, die ein großer Teil der Verbraucher besitzt, aber im Durchschnitt nur alle paar Jahre kauft, und da Autokäufe typischerweise finanziert werden, können Autoverkäufe sehr volatil und empfindlich gegenüber saisonalen, finanziellen und anderen Faktoren sein, die etwas anderes als den wahren Trend im Verbraucherverhalten widerspiegeln.

Aus diesem Grund kann es sinnvoll sein, Autoverkäufe aus den gesamten Einzelhandelsumsätzen auszuschließen. Benzinverkäufe werden ebenfalls oft ausgeschlossen, sowohl aufgrund der Volatilität als auch weil Änderungen der Benzin-Einzelhandelsumsätze oft Preisänderungen und nicht Änderungen des Verkaufsvolumens darstellen, aufgrund der relativen Preisunelastizität der Nachfrage nach Autokraftstoff. Einzelhandelsumsätze ohne Autos und Benzin werden auch als Kern-Einzelhandelsumsätze bezeichnet.

Was misst der Verbraucherpreisindex?

Der Verbraucherpreisindex (CPI) versucht, die Veränderungen der Lebenshaltungskosten zu bewerten. Es ist ein Maß über die Zeit für die Veränderungen der Preise eines Warenkorbs von Verbrauchsgütern und Dienstleistungen. Der CPI wird verwendet, um Inflation und Deflation innerhalb einer Wirtschaft zu bestimmen.

Was bedeutet „Ausschließen“ in der Wirtschaft?

In der Wirtschaft bedeutet „ausschließen“, dass der Eigentümer eines Gutes das Recht hat, die Teilnahme oder Nutzung eines Gutes oder einer Dienstleistung für diejenigen zu verhindern, die nicht dafür bezahlen. Dies gilt nur für private Güter, nicht für öffentliche Güter, da öffentliche Güter allen zur Verfügung stehen.

Was ist Datenglättung?

Datenglättung ist die Entfernung von Variationen, die dazu führen, dass die Daten von ihren grundlegenden Komponenten und Trends abweichen. Datenglättung zielt darauf ab, Anomalien zu entfernen, die sonst ein ungenaues Bild eines bestimmten Trends zeichnen würden.