时间序列中的季节性成分表现为固定周期内的规律波动，其周期长度通常为一年以内，但广义上也包含周、月等更短时间单位的重复模式。该现象在统计学中被严格定义为"均值的规律性周期变化"，其波动幅度与序列均值呈现稳定比例关系。截至2023年的研究显示，92%的经济时间序列包含显著季节性特征。
自然气候因素：气温、降水等季节性气候变化主导农牧产品产量波动，如北半球小麦收获期集中在夏季导致农产品价格呈现年度周期
社会文化因素：节假日消费习惯引发零售业季节性波动，如中国春节期间的消费高峰形成年度销售峰值
制度安排因素：财政年度结算、学校寒暑假等制度性安排可能导致企业现金流呈现季节性波动
移动平均趋势剔除法包含三个核心步骤：
计算12个月移动平均值剔除短期波动
将原始数据除以移动平均值得到季节比率
对同月季节比率求平均数并归一化处理
季节性指数计算通过比较各周期段平均值与整体均值的比率，量化季节波动强度。时间序列分析实践显示，该指数在电力需求预测中具有应用价值。对于包含长期趋势的复合序列，需先剔除趋势成分再进行季节指数计算。
经典统计模型：
乘法模型：Y=T×S×C×I（适用于波动幅度与趋势正相关）
加法模型：Y=T+S+C+I（适用于波动幅度稳定）
机器学习模型：
傅里叶特征法：用正弦函数模拟年度周期波动
LSTM神经网络：捕捉多层次季节性依赖关系
截至2023年，基于Python的statsmodels库已集成SARIMA等季节性预测工具，支持自动检测最优季节性参数。
零售业：沃尔玛通过分析圣诞节销售数据，建立月级别季节性模型优化库存管理
能源领域：法国电力集团使用周周期季节性分析，准确预测夏季空调负荷峰值
交通运输：纽约地铁客流量预测模型包含工作日/周末双重季节性维度
周期界定争议：部分学者认为超过一年的周期性波动（如厄尔尼诺现象）应归类为广义季节性
模型选择争议：指数平滑与ARIMA模型在长周期季节性预测中的优劣比较尚无定论[1]