季节性 (Seasonality)
定义
季节性是指时间序列数据中由于自然、社会或经济因素，在固定且短期的时间间隔内（如每年、每季度、每月或每周）重复出现的模式或波动。
特点
- 固定周期：季节性波动有一个固定的周期。例如，零售业的销售额可能会在每年的圣诞节期间大幅增加。
- 可预测性：由于季节性波动是固定周期性的，因此这些波动是可以预测的。例如，气温在夏季和冬季的变化。
- 短期波动：季节性波动通常发生在较短的时间间隔内，例如几个月或几个季度。
示例
- 零售业：很多零售商在假日期间（如圣诞节、感恩节）会看到销售额的显著增加。
- 气温数据：一年四季的温度变化表现出明显的季节性，夏季气温升高，冬季气温降低。
- 旅游业：在假期或学校放假期间，旅游人数通常会增加。
周期性 (Cyclicality)
定义
周期性是指时间序列数据中由于经济、政治或其他因素，在较长时间间隔内（如几年或几十年）重复出现的波动或循环。这些波动没有固定的周期长度，且通常持续时间比季节性波动要长。
特点
- 不固定周期：周期性波动的周期长度是变化的，没有固定的时间间隔。例如，经济繁荣和衰退的周期可以持续几年到几十年。
- 不规则性：虽然周期性波动具有重复性，但由于影响因素复杂，周期的长短和强度不固定，较难预测。
- 长期波动：周期性波动通常持续时间较长，可能跨越多个季节或年份。
示例
- 经济周期：包括经济增长、衰退、萧条和复苏阶段的循环，每个阶段可能持续几年。
- 股票市场：股市的牛市和熊市周期可以持续几年到几十年，受多种因素影响，如经济政策、市场情绪等。
- 人口周期：如婴儿潮和婴儿荒，人口出生率的高峰和低谷往往有几十年的周期性。
区别与联系
- 时间跨度：季节性波动的时间跨度较短，通常在一年内；而周期性波动的时间跨度较长，可能跨越多年甚至几十年。
- 固定性：季节性波动具有固定的周期和频率；而周期性波动的周期和频率是变化的。
- 预测性：季节性波动由于其固定的周期，较易预测；周期性波动由于周期长度不定，预测难度较大。
- 影响因素：季节性波动主要受自然和社会固定事件的影响；周期性波动受经济、政治、社会等多种复杂因素的影响。
理解季节性和周期性的区别与联系，对于进行时间序列分析、模型选择和预测非常重要。例如，在构建时间序列模型时，需要考虑是否存在季节性效应，并对其进行调整，同时也需要关注是否存在更长周期的趋势，以提高预测的准确性。