Sesongmessighet er et begrep som ofte brukes i økonomiske studier. Den forutsetter at en stor del av de økonomiske variablene gjennomgår regelmessige svingninger eller endringer over tid, noe som gjør dem forutsigbare og letter deres tidsstudie.
Det faktum at de nevnte regelmessige variasjonene forekommer, gjør at mange aspekter av samtiden kan forventes. Med andre ord blir atferdsmønstre ofte dannet i historiske serier som kan klassifiseres i tidsperioder, og som viser utviklingen av noe økonomisk aspekt, for eksempel etterspørsel etter varer eller tjenester, tilbud, forbruk, sysselsettingsdata., Priser, blant andre .
Sesongbetingelser defineres vanligvis innen årlige perioder, selv om det også er mulig å uttrykke svingningene i månedlige eller kvartalsvise perioder, selv om det er sjeldnere.
De forskjellige periodene der denne variasjonen forekommer, kan betraktes som årstider og derav navnet på dette fenomenet eller atferden.
Eksempel på sesongmessighet
Et klart eksempel på dette kan bli funnet i analysen av arbeidsledighetsdata i et land eller strandområde, og hvor ledigheten åpenbart avtar i sommerperioder. Deretter kan sesongjustert deg se variasjonen i de faktiske sysselsettingsdataene uten å ta hensyn til denne viktige effekten.
Et annet eksempel relatert til forbruk kan være yttertøymarkedet. I denne sektoren øker etterspørselen i tider med lavere temperaturer, det samme gjør oppvarmingsforbruket. Imidlertid avtar kravet til disse varene og tjenestene hvert år om våren og sommeren.
Viktigheten av måling av sesongmessighet
Etter disse eksemplene forstår vi viktigheten av dette statistiske mønsteret når det gjelder å forbedre prognoser fra produsenter av varer og tjenester. De er i stand til å tilpasse maler og råvarekrav i henhold til tilbudet de skal lansere på hvert punkt i kalenderen. Dette fordi de kjenner oppførselen som etterspørselen vanligvis har.
Ofte betegner denne karakteristikken variablene den brukes på, ofte forvrenger deres betydning. For å gjøre dette prøver statistiske studier å sesongjustere disse tidsseriene. På denne måten oppnås realistiske avlesninger der tiden har mindre effekt.