季節調整とは
季節調整（Seasonal Adjustment）とは、時系列データから季節変動の影響を取り除き、トレンドや不規則変動を明確にする処理です。月次や四半期ごとに繰り返す季節パターンを除去することで、データの本質的な動きを把握しやすくなります。
| ひとことで言うと | 季節による定例の変動を取り除き、本当の傾向を見えるようにする処理。 |
|---|---|
| どこで使う | 月次売上の前月比較、景気動向の判断、在庫計画。 |
| 注意点 | 調整済みの値は実績そのものではない。生データと併記するのが親切。 |
季節変動とは
季節変動とは、1年周期で規則的に繰り返すデータのパターンです。例えば、小売業の12月の売上増加、夏季のエアコン販売増、年末の求人減少などが典型的な季節変動です。季節変動の存在により、月ごとの単純な比較では実態を見誤る可能性があります。
1元データ12月だけ跳ね上がる
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2季節成分を推定毎年の繰り返しを抽出
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3取り除く季節分を差し引く
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4傾向が見える本当に伸びているか分かる
季節調整の手法
代表的な季節調整手法には、移動平均法、X-13ARIMA-SEATS（米国センサス局が開発）、STL分解（LOESSを用いた季節・トレンド分解）などがあります。X-13ARIMA-SEATSは各国の公的統計で広く採用されており、日本の政府統計でも使用されています。
季節調整済みデータの活用
季節調整済みデータは、前月比や前四半期比の分析を可能にします。GDP、失業率、消費者物価指数などの経済統計は、季節調整済みの値が公表されることが一般的です。ただし、季節パターンは時間とともに変化する可能性があり、定期的な季節パターンの見直しが重要です。