為什麼要對數據去季節化處理

1. 季節調整的優點

與原始數據相比，消除季節因素影響後的數據具有下述5個優點：一是更加准確地反映數據本身的基本趨勢。利用科學的方法將季節因素從實際的時間序列數據中測定、分離、抵消和調整後，能使該序列更准確地反映指標的基本發展趨勢。二是數據具有可比性。由於季節調整後的數據消除了季節因素的影響,使得不同季度或月度之間的數據可以直接比較。三是可以及時反映經濟的短期變化，特別是可以反映經濟變化的轉折點，這對經濟分析非常有價值，同時也是季節調整最大的優點。四是可以對季節調整後的數據進行年率化折算。五是經季節調整後的數據可用於短期預測。

2. 環比的季節調整

環比數據多為經過季節調整的。為便於用戶使用，在發布當期環比數據的同時，通過國家統計局網站發布模型自動修正的當年前期環比數據.。而由於季節因素影響到兩個對比時期數據的可比性，因此環比統計需要通過季節調整模型對原始統計數據進行加工處理。但由於所選擇的季節調整模型的差異,以及模型中參數確定方法的差異，得到的環比統計結果也會有所不同,這也正是環比統計工作的難點所在。 季節調整中，主要採用的方法有ARIMA模型，即自回歸移動平均模型。(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)

3. 數據季節性調整的含義 是否屬於臨時性數據

假定銅是一種受季節影響的貨物，那麼銅的銷售量在某個季節銷量會有正常的升降，可以綜合往年的水平平均，求出調整的循環過程，除掉這個過程，就得到了純生產增加的指數。

4. 統計學論述題 如何進行季節變動分析

簡單來講就是計算季節指數。具體來講，如果數據是按季節統計的，那麼先計算四項移動平均，再進行中心化處理，然後計算原始數據與中心化處理結果的比值，也就是計算季節比率，統計每個季節的季節比率的平均值，再計算四個季節季節比率的平均值，如果平均值是100%，那麼這個平均值就是季節指數的值，如果不等於100%，還需要進行調整。季節指數計算完以後，從原始數據中剔除掉季節性成分，使原始數據中只包含隨機性或者趨勢成分，再選擇適合平穩時間序列或含有趨勢的非平穩時間序列的方法進行分析。