I- Giới thiệu

Trong thống kê, nhiều chuỗi biến động theo thời gian có tính chất thay đổi theo chu kỳ hay còn được gọi là tính thời vụ. Tính thời vụ được hiểu là các chuyển động lặp đi lặp lại và có thể dự đoán được xung quanh đường xu hướng cụ thể. Mô hình được xây dựng bằng cách tập hợp các điểm dữ liệu đáng quan tâm trong một khoảng thời gian chu kỳ cụ thể, chẳng hạn như ngày, tuần, tháng hoặc quý. Một trong những diễn biến theo mùa được biết đến nhiều nhất là nhiệt độ ngoài trời. Dựa trên thời gian trong năm, có thể dự báo phạm vi nhiệt độ kỳ vọng. Đây là những diễn biến mà không cần phải là chuyên gia phân tích thống kê mới có thể nhận ra.

Giá hàng hóa có xu hướng theo mùa do kết quả của các quá trình tự nhiên, ví dụ như thu hoạch (nguồn cung cấp ngũ cốc cao nhất vào thời điểm thu hoạch và giảm dần trong năm) hoặc các giai đoạn thời tiết diễn ra vào các thời điểm khác nhau trong năm (dầu rẻ hơn trong năm mùa hè so với mùa đông trong mùa sưởi ấm). Cũng như các sự kiện quan trọng hàng năm khác, có thể tạo ra các chu kỳ cung và cầu hàng năm. Ví dụ: hạn nộp thuế thu nhập, thời điểm thanh toán cổ tức vào một số ngày nhất định, kết thúc năm tài chính và có thể là những nhân tố rất chủ quan như tâm trạng trước các kỳ nghỉ lễ.

II. Diễn biến thường thấy của cà phê

Thông thường, giá cà phê có tính chất tăng giá và hình thành đỉnh trong tháng 6 và tháng 7, chủ yếu do ảnh hưởng của thời tiết đến vụ mùa ở Brazil và các tháng mùa đông ở Nam bán cầu. Tuy nhiên, lưu ý rằng việc thu hoạch cà phê Brazil bắt đầu vào tháng 5 và kéo dài trong vài tuần.

Trong khoảng thời gian cuối tháng 7 - đầu tháng 8, tức vụ thu hoạch tại Brazil đã gần như hoàn thành, sản lượng tốt có thể khiến cho giá giảm mạnh trong khoảng thời gian này. Ngoài ra, giá cà phê thấp thường gây ra nhiều khó khăn cho các nhà sản xuất cà phê. 

 III. Cà phê Robusta

IV. Cà phê Arabica

V. Lưu ý

  Phân tích mùa vụ là một trong những nghiệp vụ phân tích cơ bản trong dự báo đầu tư ở các tổ chức tài chính chuyên nghiệp trên thế giới. Đây là công tác tìm và xây dựng những mô hình diễn biến giá dựa trên các dữ liệu thống kê trong quá khứ ở từng chu kỳ, giai đoạn cụ thể nhằm dự đoán diễn biến giá trong tương lai.

  Trên thực thế luôn có những yếu tố cơ bản lặp đi lặp lại hàng kỳ, hàng năm tạo thành những nhân tố biến động giá theo chu kỳ tuy nhiên việc tối ưu hóa mô hình và xử lý dữ liệu thống kê có thể tạo ra những quy luật chỉ có trên lý thuyết. Thêm vào đó, không có gì đảm bảo những quy luật trong quá khứ sẽ xảy ra trong tuong lai. Trong trường hợp mùa vụ có xảy ra, phí giao dịch, tính thanh khoản, độ trượt giá và nhiều nhân tố khác cũng cần được tính đến để đảm bảo cơ hội đầu tư sẽ phát sinh lợi nhuận do việc xây dựng những mô hình trên không tính đến các nhân tố này trong tính toán. Các dữ liệu, mô hình trong báo cáo được xây dựng trên lý thuyết hoàn toàn chỉ mang tính chất tham khảo, HCT không thể đảm bảo độ chính xác của các mô hình này trên thực tế.

  Báo cáo này không được giái thích như là một lời khuyến nghị mua hay bán bất cứ sản phẩm nào mà chỉ mang tính chất cung cấp thông tin để các nhà đầu tư có thể tham khảo. HCT sẽ không chịu bất kì trách nhiệm nào về những thiệt hại phát sinh từ việc sử dụng báo cáo hay nội dung báo cáo này. Việc sử dụng bất kì thông tin, tuyên bố, dự báo, quan điểm nào trong báo cáo này sẽ do người dùng tự quyết định và chịu rủi ro.