为什么要对数据去季节化处理

1. 季节调整的优点

与原始数据相比，消除季节因素影响后的数据具有下述5个优点：一是更加准确地反映数据本身的基本趋势。利用科学的方法将季节因素从实际的时间序列数据中测定、分离、抵消和调整后，能使该序列更准确地反映指标的基本发展趋势。二是数据具有可比性。由于季节调整后的数据消除了季节因素的影响,使得不同季度或月度之间的数据可以直接比较。三是可以及时反映经济的短期变化，特别是可以反映经济变化的转折点，这对经济分析非常有价值，同时也是季节调整最大的优点。四是可以对季节调整后的数据进行年率化折算。五是经季节调整后的数据可用于短期预测。

2. 环比的季节调整

环比数据多为经过季节调整的。为便于用户使用，在发布当期环比数据的同时，通过国家统计局网站发布模型自动修正的当年前期环比数据.。而由于季节因素影响到两个对比时期数据的可比性，因此环比统计需要通过季节调整模型对原始统计数据进行加工处理。但由于所选择的季节调整模型的差异,以及模型中参数确定方法的差异，得到的环比统计结果也会有所不同,这也正是环比统计工作的难点所在。 季节调整中，主要采用的方法有ARIMA模型，即自回归移动平均模型。(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)

3. 数据季节性调整的含义 是否属于临时性数据

假定铜是一种受季节影响的货物，那么铜的销售量在某个季节销量会有正常的升降，可以综合往年的水平平均，求出调整的循环过程，除掉这个过程，就得到了纯生产增加的指数。

4. 统计学论述题 如何进行季节变动分析

简单来讲就是计算季节指数。具体来讲，如果数据是按季节统计的，那么先计算四项移动平均，再进行中心化处理，然后计算原始数据与中心化处理结果的比值，也就是计算季节比率，统计每个季节的季节比率的平均值，再计算四个季节季节比率的平均值，如果平均值是100%，那么这个平均值就是季节指数的值，如果不等于100%，还需要进行调整。季节指数计算完以后，从原始数据中剔除掉季节性成分，使原始数据中只包含随机性或者趋势成分，再选择适合平稳时间序列或含有趋势的非平稳时间序列的方法进行分析。