什麼是基礎效應？
基本效應是選擇不同的參考點來比較兩個數據點會對比較結果產生的影響，但也可以應用於橫截面或其他類型的數據。
在比較不同數字或數據時考慮基數效應意味著要考慮這樣一個問題：“與什麼相比？”基數效應可能會導致重大扭曲並可能導致錯誤的結論。但是，如果仔細考慮，可以利用它來改進分析師對數據及其生成過程的理解。
要點
- 基礎效應是指比較基礎或參考的選擇對數據點之間的比較結果產生的影響。
- 使用不同的參考或基礎進行比較可能會導致數據點之間的比率或百分比比較發生較大變化。
- 基本效應可能會導致比較失真和欺騙性結果，或者，如果充分理解和解釋的話，可以用來提高我們對數據以及生成數據的基本過程的理解。
了解基礎效應
每當兩個數據點以比率進行比較時，即當前數據點或感興趣點除以或表示為另一個數據點、基准或比較點的百分比時，就會發生基準效應。比較，使用不同基準值的比較可以產生差異很大的結果。
當討論使用時間序列數據的比較時，最常指出基本效應，其中將一個時間點的原始數據值與另一個選定點進行比較。正在比較序列，或者進行移動的周期間比較時。
基本效應可能對您有利，也可能對您不利。選擇不適當的比較基礎或忽略時間指數中的基本效應可能會導致對數據序列中當前點的幅度或變化率的扭曲感知。垃圾進垃圾出；如果比較中分母的值沒有特徵或不能代表整體數據趨勢，那麼該比較同樣不能代表當前數據點與數據系列之間的關係整個過程，以及生成這些數據的任何過程。
例如，如果選擇進行比較的點相對於當前時期或總體數據具有異常高或低的值，則基數效應 可能會導致通貨膨脹率或經濟增長率 等數字明顯低估或高估。
另一方面，了解基礎效應並為您想要進行的比較選擇適當的基礎（或者至少在比較中考慮基礎效應）可以更好地理解數據甚至底層過程。或者，將數據點與其自身值的長期移動平均值進行比較可以幫助揭示當前數據是否顯示異常高值或低值。
基礎效應示例
通貨膨脹通常以月度數據或同比數據表示。通常，經濟學家和消費者想知道今天的價格比一年前高或低了多少。峰值可能會產生相反的效果一年後，這基本上給人留下了通脹放緩的印象。
如果通貨膨脹水平相對恆定，沒有明顯的異常值，那麼由於去年同期通貨膨脹水平異常高或低而導致的月度通貨膨脹數據的扭曲就是基數效應的一個例子。
通貨膨脹是根據指數中匯總的價格水平計算的。例如，該指數可能會在 6 月飆升，這可能是由於汽油價格飆升。在接下來的 11 個月中，月度變化可能會恢復正常，但當第二年六月再次到來時，其價格水平將與一年前的價格水平進行比較，當時該指數反映了汽油價格的一次性飆升。
在這種情況下，由於該月的指數較高，因此今年 6 月的價格變化將會較小，這意味著通脹已經減弱，而事實上，指數的微小變化只是基數效應的反映——結果一年前較高的價格指數值。