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为反映GDP等经济指标的基本趋势，国际上通常的做法是对季度或月度相关原始数据进行季节调整。什么是GDP时间序列季节调整？所谓季节调整，就是一个从时间序列中估计和剔除季节影响的过程，目的是更好地揭示季度或月度序列的特征或基本趋势。季节调整有什么作用呢？一个季度或月度的时间序列往往会受到年内季节变动的影响，这种季节变动是由气候条件、生产周期、假期和销售等季节因素造成的。由于这些因素造成的影响有时大得足以遮盖时间序列短期的基本变动趋势，若要掌握经济运行的季度或月度变化，必须进行季节调整。
为什么要季节调整？以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列通常具有一年一度的周期性变化，这种周期变化是由于季节因素（气候、社会制度和风俗习惯等）的影响造成的，在经济分析中称为季节性波动。月度和季度的经济时间序列的季节性波动是非常显著的，它往往遮盖或混淆经济发展中其他客观变化规律，以致给经济增长速度和宏观经济形势的分析造成困难和麻烦。因为季节因素的存在，同一年中不同月份或季度的数据往往不具有可比性，我国传统上的做法通常是用同比来反映经济的增长变化，但它不能及时反映当前经济变化的走势。因此，在使用月度或季度数据进行经济分析之前，需要对数据进行“季节调整”，季节调整后的数据消除了季节性的影响，使得不同月份或季度之间的数据具有可比性，可以更及时的反映经济的“拐点”变化。
除了季节因素外，一个时间序列通常还受多种因素影响，一般地，可以把所有这些因素分解为趋势因素
（T）、循环因素（C）、季节因素（S）和不规则因素（I）。其中，趋势因素反映了经济现象的长期演变方向，是上升、持平还是下降；循环因素（周期因素）反映了时间序列持续性的周期波动，侧重时间序列是处于周期的上升阶段、下降阶段还是转折阶段，实际工作中趋势与循环因素往往放在一起分析不进行区分；季节因素反映时间序列在不同年份的相同季节（同一季度，同一月份）所呈现出的周期性变化；不规则因素反映的是前三个因素无法解释的误差或随机因素产生的变化，它包括经济活动参与者的不稳定决策、数据程序或样本的错误以及非正常的事件，如罢工、自然灾害等对经济活动的影响。季节调整后的时间序列就是趋势、循环和不规则因素的合成。
季节调整后的数据可以作年率化的测算。以季度数据为例，由于调整后的数据剔除了季节性等不可比因素，可以认为任何一个季度的数据与一年中所有其他季度的数据都是同质的，因此把调整后的绝对数乘4就可看成是相应的年度数据，把调整后数据比上一季度的增长速度4次幂则可看成是相应的年度增长率，这也就是通常所谓的“年率化的增长速度”，这使得以当期的短期经济指标观察全年的情况成为可能。
根据时间序列（Y）的四个构成要素的关系，对时间序列作季节调整的分解模型主要有两种形式：加法模型和乘法模型。
加法模型的表达式是：Y=T+C+S+I。它的特点是，原始序列由四个要素相加构成，各要素都用绝对量
表示，与原始序列的计量单位相同，直观性比较好；缺点是不同的经济变量之间缺乏可比性。加法模型适用于T、S、C相互独立的情形。
上海苏杭旅游攻略五日游乘法模型的表达式是：Y=T×C×S×I。它的特点是，原始序列由四个要素相乘构成，趋势要素是绝对量，其他三个要素是相对量，加强了不同经济变量间的可比性。乘法模型适合于T、S、C相关的情形。由于时间序列分解的四大要素一般都存在相互影响，因此大多数的经济数据都采用乘法模型进行季节调整。
季节调整的方法
目前，国际上通用的季节调整的方法主要有：X-11-ARIMA、X-12-ARIMA和Tramo/Seats这三种非常成熟的模型。
北京延庆世博园门票1、X-11-ARIMA模型由加拿大统计局在X-11基础上改进推出。该方法引入随机建模的思想，在进行季节调整之前，首先通过建立ARIMA模型对序列进行前向预测和后向预测、补充数据，以保证在使用移动平均进行季节调整的过程中数据的完整性，从而弥补X-11方法的缺陷。
2、X-12-ARIMA模型由美国劳工统计局推出。它基本上囊括了X-11-ARIMA的所有特性，同时改进了它在建模和诊断能力方面的缺陷。X-12-ARIMA方法，不仅可通过建立ARIMA模型对序列进行前向和
后向预测、补充数据，保持数据完整性，以弥补X-11方法序列两端数据丢失的缺陷，而且增加了预调整模块regARIMA，对数据做更加丰富的预处理，检测和修正不同类型的离值，估计日历因素影响，并对季节调整的效果进行更严格的诊断检验。
3、Tramo/Seats模型由西班牙央行研制推出。它是以ARIMA模型为基础，使用信号提取技术进行季节调整。它的预调整程序Tramo和regARIMA相似，主要不同是ARIMA模型的选择标准不同。
国际上没有统一规定要采用哪一种方法或模型作季节调整，各国都根据各自的实际情况来选择。如美国、日本、德国、加拿大和韩国等国采用X-12-ARIMA方法；澳大利亚、法国、新西兰和葡萄牙等国采用X-11-ARIMA方法；德国、意大利、奥地利、西班牙等国采用TRAMO/SEATS；新加坡、泰国、中国香港、印度尼西亚和菲律宾等亚洲的一些国家和地区也采用X-11-ARIMA或X-12-ARIMA模型对本国的季度GDP数据进行季节调整。各国采用这些模型作季节调整时，一般都依据本国节假日的特点，特别是调整本国移动节假日的需要，和本国时间序列的特点进行软件本地化改造。
季节调整的利弊
——季节调整的优点
与原始数据相比，消除季节因素影响后的数据具有下述5个优点：
一是更加准确地反映数据本身的基本趋势。利用科学的方法将季节因素从实际的时间序列数据中测定、分离、抵消和调整后，能使该序列更准确地反映指标的基本发展趋势。
二是数据具有可比性。由于季节调整后的数据消除了季节因素的影响，使得不同季度或月度之间的数据可以直接比较。
三是可以及时反映经济的短期变化，特别是可以反映经济变化的转折点，这对经济分析非常有价值，同时也是季节调整最大的优点。
四是可以对季节调整后的数据进行年率化折算。北京金融街购物中心
五是经季节调整后的数据可用于短期预测。
——季节调整的不足
季节调整后的数据也有其不易理解的方面：
第一，调整后的时间序列是分析出来的数据，而不是直接观察出来的结果。未调整的时间序列相互之间是独立的，经调整后，改变了序列的季节性特征，使其成为相互之间关联的、变化趋小的序列。
第二，同一个数据，经过不同次数的季节调整（因为每一次新的数据出来以后都要作为新的时间序列的一部分而重新进行季节调整），难以理解并被接受。
季节调整方法的应用
1. 基本流程：一般来讲，对包括季度GDP数据进行季节调整的基本步骤可细化为：绘制原始数据图或计算序列自相关、预检验与预调整、均值修正、异常值的估计、季节调整与预测以及诊断和检验。
2. 应注意的问题：
在对季度GDP数据进行季节调整过程中以及发布调整的数据之前，需要重点注意如下7个问题：
第一，时间序列长度的确定。进行季节调整的时间序列的最小长度，取决于季节因素的稳定性、不规则等因素的大小。增加时间序列长度通常会增加估计的准确性，但这与数据质量并不一定直接成正比。不同模型对季节调整所需时间序列的公认最小长度为5年。
第二，直接调整和间接调整的选择。对GDP进行季节调整会涉及到选择间接法（调整的GDP总额是通过加总调整的GDP构成而获得），还是直接法（通过直接调整GDP总额而获得）的问题。对GDP构成进行季节调整后相加得到的调整序列未必与直接调整GDP总额得到的结果相同。欧盟统计局认为：“理论上，使用直接法会获得更高质量的总量序列，但要满足用户的一致性要求通常被迫使用间接法”。
第三，数据一致性问题。根据季节调整数据得到的年度合计数不会自动等于根据原始数据得出的合计数。但是，用户会要求季节调整总额与原始总额的一致，季节调整软件会提供一致性的选项，但是这样会降低调整序列的质量。
第四，数据和模型的修正问题，每当有新的季度或年度数据时，都要对季节调整数据进行修订。对用户而言，频繁的修正会带来麻烦。因此，需要在改善初步估计值与保持公布数据的稳定性之间到一种平衡。
第五，数据发布政策问题。发达国家的通行政策是同时发布每个序列的原始数据及其季节调整数据。一些国家认为季节调整数据的重要性次于未经调整数据，因此将它们作为原始数据的补充形式发布，或仅以图表形式发布这些数据，美国则恰恰相反，认为季节调整数据重要性高于未经调整数据，所以自2004年后只发布季节调整数据，不再发布未经调整的原始数据。但是，IMF建议同时公布两者，最好使用同一个图反映两个序列随时间的变化趋势。
第六，对于那些经济增长率高且经济运行中不规则成分大的国家不宜编制和发布GDP季节调整折年率数据。以韩国为例，在韩国经济高速增长时期，韩国中央银行遇到的最大难题是难以向公众解释清楚为什么GDP折年率特别高，这是通过季节调整后季度GDP环比增速推导而来的，通过这种方法得到的GDP折年率大约是季度GDP环比增长率的四倍。
桂山岛风景区旅游攻略第七，必须研发适应自己国家的X-12-ARIMA版本。X-12-ARIMA提供了5套标准模型用于自动识别ARIMA模型，而一些亚洲国家，如韩国的大部分时间序列不适应依据加拿大时间序列建立起来的这5套标准模型。为此，韩国研究开发了自己的BOK-X-12-ARIMA软件。中国人民银行和中国国家统计局也开发出了适合中国实际国情的X-12-ARIMA软件。
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