季節性調整對買家零售銷售數據的影響

普查局會發布經季節調整與未經季節調整的每月零售額數據，其提前發布的頭條數據為調整後的數字。在 2026 年九月的先期報告，零售與餐飲服務銷售額為 $745.0 十億美元，經季節性變動、假日及營業日差異調整，但未根據價格變動進行調整，較前個月上升 0.8%。這一句話包含了採購規劃人員必須隨時掌握該數據的三個條件：調整方式、價格基礎，以及將會進行修正的早期估計。

美國普查局在對零售銷售進行季節性調整時會移除什麼？

根據 美國普查局的調整係數頁面，局方利用 X-13ARIMA-SEATS 程式來得出季節性變動係數，並針對銷售額計算營業日與假日差異係數，同時發布用於調整各類業務銷售估計值的綜合係數。在 達拉斯聯邦儲備銀行的解說文，該方法首先估算每年同月份以相似規模且朝相同方向出現的效應，旨在將該季節性部分從序列的長期趨勢循環及其不規則變動中分離出來。

對買方而言，好處在於相鄰月份之間的比較更加公平。在 預先調查的方法論，普查局表示，這些估計值已使用 X-13ARIMA-SEATS 內部的 X-11 基於濾波器的程序，針對季節性變動、假期以及交易日差異進行了調整，因此預期的假期銷售提振已從調整後頭條數字的 十一月至十二月變動中剔除。未調整序列保留了該波動，其多年來的數據或已發布的係數，為某類商店的類別規劃顯示了某個月份的銷售額比另一個月份高出多少。下方的係數面板顯示了這種波動在不同類別的商店之間有何差異。

調整後的序列仍然包含什麼？

調整消除了普查局可以預測的日曆效應，因此一個月中的任何異常情況都會保留在調整後的數據中。在 達拉斯聯邦儲備銀行說明，數據序列中的不規則部分可追溯至反常氣候、自然災害、罷工或抽樣誤差等原因，而調整作業會將該部分保留在原處。在 人口普查局針對先期調查的天氣常見問答（FAQ），該局表示無法單獨評估天氣事件對這些估計值的影響，因為該樣本旨在衡量全國層級的零售與餐飲服務活動。

這些因素亦為估計值。於 相同的調整係數頁面，普查局將調整形容為基於當前及過往經驗的近似值，若競爭壓力或假日採購習慣的改變轉變了季節性、營業日及假日模式，該近似值可能會變得較不精確。該調查亦增添了其自身的不確定性：根據 該月度調查的方法論，在任何特定月份中，推算數據約佔每月零售與餐飲服務總銷售額估計值的 36.3%，且其標準誤僅衡量抽樣變異性，而不衡量系統性偏差。

為什麼經調整的零售金額仍然不是衡量數量的指標？

季節調整與價格調整是不同的操作，而普查局在這些表格中僅執行前者。在 零售方案的定義，所有美元價值均為當前美元，未調整為不變價數列，並告知將估計值與往年進行比較的用戶應考慮物價水準的變動。初值發布在其自己的標籤中重複了這一點：於 2026 年九月的報告，這些數字已針對季節性變動以及假日與營業日差異進行了調整，但未針對價格變動進行調整。

在實務中，經調整銷售額上升的某類零售店可能以更高價格售出相同數量的商品，或是以更低價格售出更多數量的商品，而零售報表無法將兩者區分開來。需要實物銷量數據的採購人員必須在銷售數據旁設定同類商品的價格衡量標準並接受寬鬆的匹配，或者改用單位銷售數據，例如來自客戶的終端銷售數據或團隊自身系統中的銷售時點情報記錄。

為什麼調整後的數據在發布後還會變動？

經調整的數據因三個不同的原因而變動，每個原因都有其各自的時間表。在 提前調查的方法論，普查局表示其提前估計值會在該月結束後大約十個營業日後發布，並於一個月後由規模更大的每月調查進行修正。在 調整係數頁面，其解釋了每月的同時調整會將所有可用的未調整估計值（包括最新的初步估計值與預先估計值）饋入 X-13ARIMA-SEATS，並且所發布的預測係數是用於估計當未調整估計值到達時將會使用的係數。

第三個原因在於年度修訂。根據 普查局對今年年度修訂的說明，它結合了歷史修正、以 2024 年度綜合經濟調查為基準進行校準以及季節性調整模型的更新，且調整後的估計值已根據修訂後的未調整估計值與修訂後的季節性係數進行了修正。在 相同的解釋，普查局並補充說明，月度報告可能依據不完整或未經審計的記錄，以及受訪者自行估算之數據。

近期發布的數據顯示了已印刷數據可能變動的幅度。在 2026年9月預先報告，七月至八月的總銷售額變動從增長 1.1%調整為增長 1.3%，該報告指出，月度估計值已於 2026 年九月 28 日進行修訂，採用了歷史修正以及 2023 和 2024 年度綜合經濟調查結果。下方的修訂對照表將美國普查局八月份印刷時的 2025 年十二月數據與目前印刷的數字進行了比較。

為什麼這兩個序列都不是品項需求預測？

於 美國普查局的零售定義，銷售額由進行銷售的店家計入，因此按店家類型分類的估計值並非用於衡量任何單一商品或商品線的總銷售額。雜貨店的銷售額包含其售出的所有商品，而透過百貨公司、倉儲會員店及線上零售商銷售的同一產品則會落入數種不同的營業類別中。在 提前調查的方法論，零售銷售額是衡量耐用品與非耐用品消費者需求的主要指標之一，這代表整體需求而非單一項目的需求。如果您在零售端上游採購多個層級，請將這些數字視為終端消費者背景，並搭配貼近您自身供應商的指標一起閱讀。

該調查也是全國性的。在 氣候常見問答，美國普查局表示，月度零售計畫並非旨在衡量特定地理層級的活動，因此某個地區、某個店鋪群集或某個配送中心的服務範圍超出了該表格所能描述的範圍。上述預測係數估計的是未來幾個月的日曆效應，而非任何商品的銷售額。請根據團隊自身的銷售歷史記錄（已剔除缺貨期和促銷高峰）以及未結客戶訂單來建立品項需求預測。然後，根據未結採購訂單、供應商前置時間以及供應商實際可交付的數量來設定採購量，涵蓋範圍見於 我們的供應商風險評估方法指南.

買方在採用零售數據之前，應如何進行記錄？

在零售數據進入品類計畫之前，請在其旁邊寫下其調整狀態。以下表格是我們針對此情形所提出的方案，每個數據佔一行，其欄位取自上述資料來源附加於每項估計值的條件。

此登記表適用於雙向情境。當供應商以零售額上升為由要求調漲價格時，請詢問其指的是哪個商店類型的數據列、哪種調整狀態以及哪一次發布，並根據供應商的成本明細和合約中指定的指數來審視該請求，而非依據零售額，這同時也提供給 供應商關係檢視 一個共用的事實基礎。當貴公司的銷售額在 1 月份下滑時，在將其視為需求減弱之前，請先將此下滑情形與同類型商店未調整的 1 月份跌幅進行比較；如果您的團隊使用 4-5-4 或其他會計年度日曆進行報告，請先將其月份重新表述為日曆月。年對年比較有助於進行 1 月份的檢查，雖然在 達拉斯聯邦儲備銀行說明 它嚴重依賴 12 個月前的數據，因此登記冊會保留這兩種比較。

自動化規劃應從這些表格中保留什麼？

在下一次類別審查中，挑選一個已經存在於計畫或供應商信函中的零售數字，並填寫其登記行；一旦普查表格開啟，這只需要幾分鐘的時間。接著詢問其所支援的決策是否需要團隊的品項歷史記錄來替代。