Seizoensgebondenheid is een concept dat vaak wordt gebruikt in economische studies. Het veronderstelt dat een groot deel van de economische variabelen in de loop van de tijd regelmatig fluctueert of verandert, wat ze voorspelbaar maakt en hun studie in de tijd vergemakkelijkt.
Het feit dat de eerder genoemde regelmatige variaties voorkomen, maakt dat veel aspecten van het heden te verwachten zijn. Met andere woorden, gedragspatronen worden vaak gevormd in historische reeksen die in tijdsperioden kunnen worden ingedeeld en die de evolutie van een bepaald economisch aspect laten zien, zoals de vraag naar goederen of diensten, aanbod, consumptie, werkgelegenheidsgegevens, prijzen, enz. .
Seizoensinvloeden worden meestal gedefinieerd binnen jaarperioden, hoewel het ook mogelijk is om hun fluctuaties uit te drukken in maand- of kwartaalperioden, hoewel dit minder vaak is.
De verschillende perioden waarin deze variabiliteit optreedt, kunnen worden beschouwd als seizoenen en vandaar de naam die aan dit fenomeen of gedrag wordt gegeven.
Voorbeeld van seizoensgebondenheid
Een duidelijk voorbeeld hiervan is te vinden in de analyse van werkloosheidsgegevens in een land of strandgebied en waarbij de werkloosheid in de zomerperiode duidelijk daalt. Vervolgens kunt u met seizoengecorrigeerd de variatie in de werkelijke werkgelegenheidsgegevens zien zonder rekening te houden met dit belangrijke effect.
Een ander voorbeeld met betrekking tot consumptie is de markt voor bovenkleding. In deze sector stijgt de vraag in tijden van lagere temperaturen, evenals het verwarmingsverbruik. De behoefte aan deze goederen en diensten neemt echter elk jaar af in de lente- en zomermaanden.
Belang van het meten van seizoensinvloeden
Door deze voorbeelden te volgen, begrijpen we het belang van dit statistische patroon als het gaat om het verbeteren van prognoses door producenten van goederen en diensten. Ze zijn in staat om hun sjablonen en grondstofvereisten sterk aan te passen aan het aanbod dat ze op elk punt van de kalender gaan lanceren. Dit omdat ze het gedrag kennen dat de vraag meestal heeft.
Vaak conditioneert dit kenmerk de variabelen waarop het wordt toegepast, waardoor hun betekenis vaak wordt vervormd. Om dit te doen, proberen statistische studies deze tijdreeksen seizoensafhankelijk aan te passen. Op deze manier worden realistische metingen verkregen waarbij tijd minder effect heeft.