Säsongsstrukturen

Säsongsstrukturen beskriver de regelbundna, återkommande variationer inom ett år som påverkar data, ekonomiska indikatorer eller beteenden. Dessa mönster uppstår av årstider, väder, helgdagar, skollov och konsumtionscykler. Inom tidsserier skiljer man ofta mellan trend, cykel och säsong. Säsonger kan vara additivt eller multiplicativt beroende på om säsongseffekten är konstant eller proportionell mot seriens nivå.

Metoder för att analysera eller ta bort säsongsstrukturen inkluderar säsongsdekomposition, STL och säsongsjustering (t.ex. X-13ARIMA-SEATS) för att få säsongsrensade serier. Dessa metoder används för att få en tydligare bild av den underliggande utvecklingen och för att förbättra prognoser och jämförelser över tid.

Exempel är att detaljhandel ökar före jul, turismen är hög på sommaren och energibehovet ofta ökar under vintern. Betydelsen av att hantera säsongsstrukturen är stor inom prognoser, lagerstyrning, bemanning och ekonomisk analys.

Utmaningar inkluderar att klimatförändringar förändrar säsongsmönstren, flyttade helgdagar och förändrade skolkalendrar, vilka gör modellerna mindre stabila. Säsongsjustering används för att separera säsongseffekter från trender och cykler, medan säsongsrensade data underlättar jämförelser över tid.