Sezonowość to pojęcie często używane w badaniach ekonomicznych. Zakłada, że duża część zmiennych ekonomicznych podlega regularnym fluktuacjom lub zmianom w czasie, co czyni je przewidywalnymi i ułatwia ich badanie w czasie.
Fakt, że wspomniane powyżej regularne zmiany występują, sprawia, że można się spodziewać wielu aspektów współczesności. Innymi słowy, wzorce zachowań są często tworzone w szeregach historycznych, które można sklasyfikować w okresach i które pokazują ewolucję niektórych aspektów ekonomicznych, takich jak popyt na towary lub usługi, podaż, konsumpcja, dane o zatrudnieniu, ceny, m.in. .
Sezonowość zazwyczaj definiowana jest w okresach rocznych, choć możliwe jest również wyrażenie ich wahań w okresach miesięcznych lub kwartalnych, choć zdarza się to rzadziej.
Różne okresy, w których występuje ta zmienność, można uznać za pory roku i stąd nazwa nadana temu zjawisku lub zachowaniu.
Przykład sezonowości
Wyraźny tego przykład można znaleźć w analizie danych o bezrobociu w kraju lub na plaży, gdzie bezrobocie oczywiście spada w okresach letnich. Następnie wyrównanie sezonowe pozwala zobaczyć zmienność rzeczywistych danych o zatrudnieniu bez uwzględniania tego ważnego efektu.
Innym przykładem związanym z konsumpcją może być rynek odzieży wierzchniej. W tym sektorze zapotrzebowanie rośnie w okresach niższych temperatur, podobnie jak zużycie ciepła. Jednak zapotrzebowanie na te towary i usługi zmniejsza się każdego roku w miesiącach wiosennych i letnich.
Znaczenie pomiaru sezonowości
Podążając za tymi przykładami, rozumiemy znaczenie tego wzorca statystycznego, jeśli chodzi o poprawę prognoz producentów towarów i usług. Potrafią znakomicie dostosować swoje szablony i wymagania surowcowe zgodnie z ofertą, którą zamierzają uruchomić w każdym punkcie kalendarza. Dzieje się tak, ponieważ znają zachowanie, które zwykle ma żądanie.
Często ta cecha warunkuje zmienne, na których jest stosowana, często zniekształcając ich znaczenia. W tym celu badania statystyczne próbują sezonowo dostosowywać te szeregi czasowe. W ten sposób uzyskuje się realistyczne odczyty, w których czas ma mniejszy wpływ.