seizoenscomponent

Seizoenscomponent, vaak aangeduid als seizoensonderdeel, is een onderdeel van een tijdreeksanalyse dat regelmatige, kalendergerelateerde fluctuaties opvangt die op vaste intervallen terugkeren. Deze patronen komen voort uit seizoenen, kalendereffecten of sociaal-maatschappelijke gewoonten en kunnen optreden op verschillende niveaus, bijvoorbeeld maandelijks, kwartaal- of wekelijks. In veel modellen wordt een tijdreeks ontleed in componenten zoals trend, seizoenscomponent en rest (of ruis).

Bij een additief model wordt de reeks vaak geschreven als Y_t = T_t + S_t + e_t, waarbij S_t de seizoenscomponent vertegenwoordigt en een vaste periodiciteit s heeft (bijv. s = 12 voor maandgegevens). In een multiplicatief model luidt de structuur Y_t = T_t × S_t × e_t, wat geschikt is wanneer seizoensschommelingen groter worden naarmate het niveau van de serie toeneemt. S_ t kan periodiek herhaald worden over de tijd en kan in de loop der tijd veranderen.

Methoden om de seizoenscomponent te schatten zijn onder meer moving averages, klassieke decompositie, STL (Seasonal and Trend Decomposition using Loess) en geavanceerdere procedure zoals X-12-ARIMA of SEATS. Het doel is vaak om S_t te schatten voor seizoenstrend-analyses of om de serie seizoensgestand te maken (seasonal adjustment) voor achterafbeoordelingen en forecasts.

Toepassingen omvatten betere voorspellingsprestaties, interpretatie van kalenderinvloeden zoals winkelverkoop die piekt in bepaalde maanden, en vergelijking van seizoensgebonden normen over meerdere jaren. Beperkingen zijn onder meer veranderende seizoenspatronen over tijd, meerdere seizoenen en mogelijk niet-lineaire of niet-stationaire seizoenseffecten.