Saisonalität ist ein Begriff, der häufig in der Wirtschaftsforschung verwendet wird. Es geht davon aus, dass ein Großteil der ökonomischen Variablen regelmäßigen Schwankungen oder Veränderungen im Zeitverlauf unterliegt, was sie vorhersehbar macht und ihre zeitliche Untersuchung erleichtert.
Die Tatsache, dass die oben erwähnten regelmäßigen Schwankungen auftreten, lässt viele Aspekte der Gegenwart erwarten. Mit anderen Worten, Verhaltensmuster werden häufig in historischen Reihen gebildet, die in Zeiträume eingeordnet werden können und die Entwicklung einiger wirtschaftlicher Aspekte zeigen, wie z .
Saisonalitäten werden in der Regel in Jahresperioden definiert, ihre Schwankungen können aber auch in Monats- oder Quartalsperioden ausgedrückt werden, wenn auch seltener.
Die verschiedenen Perioden, in denen diese Variabilität auftritt, können als Jahreszeiten angesehen werden und daher die Bezeichnung für dieses Phänomen oder Verhalten.
Beispiel für Saisonalität
Ein anschauliches Beispiel dafür findet sich in der Analyse von Arbeitslosendaten in einem Land oder Strandgebiet und bei der die Arbeitslosigkeit in den Sommerperioden offensichtlich abnimmt. Dann können Sie saisonbereinigt die Variation der tatsächlichen Beschäftigungsdaten sehen, ohne diesen wichtigen Effekt zu berücksichtigen.
Ein weiteres Beispiel im Zusammenhang mit dem Konsum kann der Oberbekleidungsmarkt sein. In dieser Branche steigt der Bedarf in Zeiten niedrigerer Temperaturen ebenso wie der Wärmeverbrauch. Der Bedarf an diesen Gütern und Dienstleistungen nimmt jedoch in den Frühlings- und Sommermonaten jedes Jahr ab.
Bedeutung der Messung der Saisonalität
Anhand dieser Beispiele verstehen wir die Bedeutung dieses statistischen Musters, wenn es darum geht, die Prognosen von Herstellern von Waren und Dienstleistungen zu verbessern. Sie können ihre Vorlagen und Rohstoffanforderungen stark an das Angebot anpassen, das sie an jedem Punkt des Kalenders veröffentlichen werden. Dies, weil sie das Verhalten kennen, das die Nachfrage normalerweise hat.
Dieses Merkmal bedingt oft die Variablen, auf die es angewendet wird, und verzerrt oft ihre Bedeutung. Dazu versuchen statistische Studien, diese Zeitreihen saisonal zu bereinigen. Auf diese Weise erhält man realistische Messwerte, bei denen die Zeit weniger Einfluss hat.