在经济管理预测问题中，是指某些社会经济现象由于受自然或社会因素的影响，年复一年出现的、随着季节更换而呈现出的周期性变化。通常可以对时间序列数据进行整理，消除长期趋势、景气周期以及偶然因素等对事物发展规律分析的影响，使事物因受季节因素影响而产生的波动显现出来。

在经济管理领域中，季节分析具有十分重要的应用价值。通过分析季节变动，可以帮助人们掌握季节变动的周期、幅度等规律，进行季节性预测分析，并及时采取措施，更好地组织生产经营活动。除此之外，通过消除时间序列数据中的季节变动，还可以排除季节性的干扰，提高长期趋势规律的预测质量。

为了分析季节变动规律，首先需要收集相关时间序列数据的分月（季）的资料。如果便利的话，可以首先通过绘图和直接观察等方法，来判断在时间序列中是否存在季节变动的现象。如观察2000年到2010年的中国工业增加值月度数据就会发现，该时间序列除了呈现出明显的长期增长趋势之外，在每一个年份，从年初到年末，都存在明显的周期性波动规律。这时由于元旦及春节等原因，每一年的这个季度都会出现生产下降的情况，然后再迅速恢复并进一步发展。

从量化分析的角度，还可以通过计算季节变动指数，来刻画时间序列数据中的季节变动。假设在时间序列中包含长期趋势、循环波动、季节变动以及不规则变动等因素的作用，常可以使用以下两个模型：

加法模型：…（1）

乘法模型：…（2）

其中，表示长期趋势变动，表示季节变动，表示循环变动，表示不规则变动。

公式（1）称为加法模型，主要适用于季节变动幅度或循环变动不随时间发生变化的情形；公式（2）称为乘法模型，常用于季节变动幅度或循环变动随时间而改变的情形。

常用的季节指数计算方法主要考虑以下两种情形。下面仅以乘法模型为例说明季节指数的构造方法。加法模型的季节指数分析模型可以依次类推。

①直接平均法。这种方法适用于没有长期趋势和循环波动因素影响的时间序列数据。它通过直接计算历年同月（季）数据的平均值与总的年平均值之间的比率，来反映每一个月（季）的变动情况，具体计算公式如下：

…（3）

具体来说，如果有年的月度数据，表示第年中第月的数据。则同月平均值的计算公式为：

…（4）

总月平均值的计算公式为：

…（5）

于是，季节指数就是：。

②趋势剔除法。这种方法适用于同时包含长期趋势、季节变动和不规则变动因素的时间序列。该方法的研究思想是首先剔除长期趋势因子，再计算季节指数。比较常用的是滑动平均趋势剔除法。它首先利用滑动平均法建立适当的长期趋势预测模型，求出原序列各期的趋势值；然后再将时间序列观察值除以对应的趋势值，得到“滑动平均百分比”。

…（6）

将滑动平均百分比数据重新按月（季）排列，再根据上面提到的直接平均法，就可以得到修正后的季节指数。

用上述季节指数来衡量乘法模型中的季节变动大小，表明了各季的年平均值与全年平均值的相对关系。除了滑动平均法之外，还可以使用其他方法得到时间序列的长期趋势预测值，如使用线性或非线性回归模型等。此外，如果还需要考虑循环波动的影响，也可以按照上述分析方法的思路，先求出时间序列的循环波动因子，再在时间序列中加以剔除，最后再使用滑动平均百分比的方法，就可以得到剔除了长期趋势、循环波动和不规则变动等因素的季节变动指数。