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  在分析应用中发现，一个经济时间序列往往受多种因素影响，通常我们把这一些因素分为趋势因素、循环因素、季节因素以及不规则因素。其中，季节因素是指时间序列季度、月度数据呈现明显的周期性规律。例如，农作物的成熟周期受到季节变化影响，进而时农林牧渔业的季度总产值、增加值等统计指标呈现周期性变化的规律。通常季节因素带来的变动会掩盖时间序列的纯经济短期变化趋势，降低相邻两个季度或月度数据之间的可比性，进而影响环比数据的准确性。因此，为了更准确地反映经济发展基本趋势、突出经济变化的转折点，需要对时间序列进行季节调整，剔除季节因素的影响，仅保留时间序列的趋势因素、循环因素和不规则因素，为开展统计分析、数据预测、决策判断提供依据。

  通过季节调整软件剔除季节因素是各国的通行做法，目前国际上很常用的季节调整软件，在节假日因素上仅考虑了西方的特点。为此，国家统计局专门组织力量，在国际通行的X13－ARIMA季节调整方法基础上，针对我国特有的季节因素加以研究，开发了国家统计局版季节调整软件NBS－SA。这一软件添加了处理我国特有的季节因素的新模块，包括春节、端午、中秋等移动假日的效应，假期变动及调休带来的效应等，从而形成了可以有效剔除我国特有的季节因素的季节调整方法。

  图1是对某国2010—2019年固定基期GDP不变价数据来进行季节调整的结果。通过观察，我们大家可以清楚地看到原始序列呈现明显的季节性波动，通过剔除季节因素，对原始序列进行季节调整后，更能准确反映经济的基本发展趋势。

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