Sezonalnost je pojam koji se često koristi u ekonomskim studijama. Pretpostavlja se da velik dio ekonomskih varijabli prolazi kroz redovite fluktuacije ili promjene tijekom vremena, što ih čini predvidljivima i olakšava njihovo vremensko proučavanje.
Činjenica da se pojavljuju gore spomenute regularne varijacije čini mnoge aspekte sadašnjosti za očekivati. Drugim riječima, obrasci ponašanja često se formiraju u povijesnim serijama koje se mogu klasificirati u vremenska razdoblja i koja pokazuju evoluciju nekih ekonomskih aspekata, poput potražnje za robom ili uslugama, ponude, potrošnje, podataka o zaposlenosti, cijena, između ostalog .
Sezonalnost se obično definira unutar godišnjih razdoblja, iako je također moguće izraziti njihove oscilacije u mjesečnim ili tromjesečnim razdobljima, iako je to rjeđe.
Različita razdoblja u kojima se ova varijabilnost javlja mogu se smatrati godišnjim dobima, a time i nazivom koji je dat ovom fenomenu ili ponašanju.
Primjer sezonalnosti
Jasan primjer za to može se naći u analizi podataka o nezaposlenosti u zemlji ili na području plaže i u kojima se nezaposlenost očito smanjuje u ljetnim razdobljima. Zatim, sezonski prilagođeni omogućuju vam da vidite razlike u stvarnim podacima o zaposlenosti bez uzimanja u obzir ovog važnog učinka.
Drugi primjer vezan uz potrošnju može biti tržište gornje odjeće. U ovom sektoru potražnja raste u vrijeme nižih temperatura, kao i potrošnja grijanja. Međutim, potreba za tom robom i uslugama smanjuje se u proljetnim i ljetnim mjesecima svake godine.
Važnost mjerenja sezonalnosti
Slijedom ovih primjera, razumijemo važnost ovog statističkog obrasca kada je riječ o poboljšanju predviđanja proizvođača roba i usluga. U mogućnosti su uvelike prilagoditi svoje predloške i zahtjeve za sirovinama u skladu s ponudom koju će lansirati u svakoj točki kalendara. To je zato što znaju ponašanje koje potražnja obično ima.
Ova karakteristika često uvjetuje varijable na kojima se primjenjuje, često iskrivljujući njihova značenja. Da bi to učinili, statističke studije pokušavaju sezonski prilagoditi ove vremenske serije. Na taj se način dobivaju realistična očitanja u kojima vrijeme ima manje učinka.