kausivaikutusten

Kausivaikutukset ovat tilastollisia vaihteluita, jotka toistuvat säännöllisesti lyhyellä aikavälillä ja liittyvät usein vuodenaikoihin tai vuotuisiin rutiineihin. Niihin voivat kuulua esimerkiksi lämpötilaan ja säihin liittyvät muutokset, juhlapyhien vaikutukset sekä koulutus- tai työaikojen kiertokäytännöt. Kausivaikutukset eroavat pitkän aikavälin trendeistä sekä satunnaisista poikkeamista (satunnaisvaihtelusta).

Kausivaikutusten tunnistaminen ja erottaminen on keskeistä ajanjaksoanalyysissä. Niitä voidaan mallintaa ja poistaa erilaisilla menetelmillä, kuten klassisella kausittaisella erottelulla, STL-erottelulla sekä muodollisilla säätömenetelmillä kuten X-13ARIMA-SEATS tai SEATS-periaatteihin perustuvilla lähestymistavoilla. Kausaliteetin yhteydessä on tärkeää huomata, että kausivaikutukset viittaavat säännönmukaisiin ajallisiin vaihteluihin, kun taas kalenterivaikutukset voivat liittyä esimerkiksi viikonpäiviin tai pyhien aiheuttamiin poikkeamiin.

Malleissa kausivaikutukset voidaan käsitellä additiivisina tai moninkertaisina (multiplicative) komponentteina. Esimerkiksi arvo ajanhetkellä t voidaan kirjoittaa Y_t = T_t + S_t + I_t tai Y_t = T_t × S_t × I_t, missä T_t on trendi, S_t kausivaihtelu ja I_t epätarkkuus/poikkeavuus. Tämä erottelu helpottaa toimintojen suunnittelua, ennustamista ja kasvun analysointia.

Käyttökohteita ovat talous- ja kaupan tilastot, matkailu, energiankulutus sekä muista sovellusaloista löytyvä säännöllinen kausiluonteinen vaihtelu. Kausivaikutusten huomioon ottaminen parantaa ennusteiden tarkkuutta ja auttaa erottamaan pysyvät trendit ja lyhytaikaiset vaihtelut. On kuitenkin tärkeää huomata, että kausivaikutukset voivat muuttua aikojen saatossa, jolloin mallit on päivittää tai tarkistaa.