Sesonalisointi

Sesonalisointi on tilastollinen prosessi, jolla aikasarjasta poistetaan säännöllinen kausittainen vaihtelu. Tämän avulla voidaan arvioida ja verrata pitkän aikavälin kehitystä sekä liikkeitä ilman kausivaikutusten vaikutusta. Sesonalisointia käytetään laajalti taloustieteessä, tilastoinnissa ja muiden aikapohjaisten mittausten puhdistuksessa.

Yleisimmät mallit ovat additiivinen ja multiplikatiivinen rakenne. Additiivisessa mallissa havainto = suuntaus + kausivaihtelu + residuaali, multiplikatiivisessa havainnot = suuntaus × kausivaihtelu × residuaali. Menetelmiä ovat X-13ARIMA-SEATS sekä SEATS, sekä STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess), jotka erottavat kausivaihtelun trendistä. Näitä sovelletaan yleisimmin kuukausi- tai neljännesvuositason dataan.

Käyttökohteita ovat muun muassa kuluttajahintojen tilastointi (kausittain säädetty CPI), tuotannon, työllisyyden ja myynnin aikajaksot sekä muut talousindikaattorit, joiden kausittainen vaihtelu tulisi erottaa trendin ja kiertokaaren tulkinnan helpottamiseksi. Kausikorjaus mahdollistaa paremmat vertailevat analyysit ajanjaksojen välillä.

Rajoituksia ovat kausivaihtelun mahdollinen muuttuvuus ajan kuluessa, juhla- ja kalenterivaikutusten erityispiirteet sekä epälineaariset kaudet. Väärä valittu malli voi johtaa virheellisiin tuloksiin, ja siksi on tärkeää tarkastella mallin sovitusta sekä diagnostiikkaa.

Tuloksena saadaan kausikorjattu aikasarja sekä kausitekijät eli sesonalisointikomponentit. Myös diagnostiset testit ja visualisoinnit auttavat arvioimaan korjauksen onnistuneisuutta ja mahdollisesti päivittämään mallia.