Mevsimsellik, ekonomik çalışmalarda sıklıkla kullanılan bir kavramdır. Ekonomik değişkenlerin büyük bir bölümünün zaman içinde düzenli dalgalanmalar veya değişiklikler geçirdiğini varsayar, bu da onları tahmin edilebilir kılar ve zamansal incelemelerini kolaylaştırır.
Bahsedilen düzenli varyasyonların meydana gelmesi, günümüzün birçok yönünün beklenmesini sağlar. Başka bir deyişle, davranış kalıpları sıklıkla zaman dilimlerinde sınıflandırılabilen ve mal veya hizmet talebi, arz, tüketim, istihdam verileri, fiyatlar ve diğerleri gibi bazı ekonomik yönlerin gelişimini gösteren tarihsel serilerde oluşur. .
Mevsimsellikler genellikle yıllık periyotlar içinde tanımlanır, ancak daha seyrek olmakla birlikte dalgalanmalarını aylık veya üçer aylık periyotlarda da ifade etmek mümkündür.
Bu değişkenliğin meydana geldiği farklı dönemler mevsimler olarak kabul edilebilir ve bu nedenle bu fenomene veya davranışa verilen addır.
Mevsimsellik örneği
Bunun açık bir örneği, yaz dönemlerinde işsizliğin belirgin bir şekilde azaldığı bir ülke veya sahil bölgesindeki işsizlik verilerinin analizinde bulunabilir. Ardından mevsimsellikten arındırılmış bu önemli etkiyi hesaba katmadan gerçek istihdam verilerindeki değişimi görmenizi sağlar.
Tüketimle ilgili bir diğer örnek de dış giyim pazarı olabilir. Bu sektörde, ısıtma tüketiminde olduğu gibi, sıcaklıkların düşük olduğu zamanlarda talep de artmaktadır. Ancak bu mal ve hizmetlere olan ihtiyaç her yıl ilkbahar ve yaz aylarında azalmaktadır.
Mevsimselliği ölçmenin önemi
Bu örnekleri izleyerek, mal ve hizmet üreticilerinin tahminlerini iyileştirme söz konusu olduğunda bu istatistiksel kalıbın önemini anlıyoruz. Takvimin her noktasında sunacakları teklife göre şablonlarını ve hammadde gereksinimlerini büyük ölçüde uyarlayabiliyorlar. Bunun nedeni, talebin genellikle sahip olduğu davranışı bildikleri içindir.
Çoğu zaman bu özellik, uygulandığı değişkenleri şartlandırır ve çoğu zaman anlamlarını bozar. Bunu yapmak için, istatistiksel çalışmalar bu zaman serilerini mevsimsel olarak ayarlamaya çalışır. Bu sayede zamanın daha az etkili olduğu gerçekçi okumalar elde edilir.