4.4 季节性调整与去季节化 (比率法、回归法、X-13ARIMA-SEATS)

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4.4 季节性调整与去季节化 (比率法、回归法、X-13ARIMA-SEATS) 4.4 季节性调整与去季节化时间序列数据经常受到季节性因素的影响，这些因素在固定的时间间隔内重复出现，例如每季度、每月或每周。季节性模式会掩盖潜在的趋势和周期性变化，使得分析和预测变得困难。因此，季节性调整（Seasonal Adjustment）和去季节化（Deseasonalization）是时间序列分析中重要的预处理步骤。它们旨在消除或减少季节性影响，以便更好地理解和预测数据的潜在行为。本节将详细介绍几种常用的季节性调整和去季节化方法：比率法、回归法以及X-13ARIMA-SEATS方法。 4.4.