季节变动指数英文解释翻译、季节变动指数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 index of seasonal variation; indexes of seasonal variation

分词翻译：

季的英语翻译：

season
【医】 season
【经】 qtr

节的英语翻译：

period; node; abridge; burl; chastity; knar; part; section
【化】 node
【医】 article; mere; metamere; sectio; section; segment; segmentum

变动的英语翻译：

alteration; change; fluctuate; fluctuation; oscillation
【医】 fluctuation
【经】 fluctuation

指数的英语翻译：

index; index number
【计】 E; exponent; exponential; power of number
【医】 exponent; index
【经】 exponent; index; index number; indexes

专业解析

季节变动指数（Seasonal Variation Index），在统计学和经济学中，是一个用于衡量时间序列数据中季节性波动强度的量化指标。它通过比较特定季节或月份的实际观测值与该时间序列的整体平均水平（如长期趋势或周期调整后的均值），来反映数据因季节因素而产生的规律性变化程度。其核心目的是剔除趋势变动和循环变动的影响，分离出纯粹的季节性波动成分。

1.术语定义与计算逻辑

中文含义：季节变动指数又称季节指数（Seasonal Index），表示某一特定时期（如月份、季度）的数值相对于全年平均水平的相对比率。若指数大于100%，表明该时期数值高于年度均值；小于100%则表明低于均值。
英文对应：Seasonal Variation Index / Seasonal Index
例：A seasonal index of 120 for July indicates that the value is 20% higher than the annual average.（7月份的季节指数为120，表明该月数值比年度平均水平高20%。）

2.核心应用场景

经济预测：用于零售业销售额、旅游业客流、能源消耗量等具有明显季节特征的领域，辅助企业制定库存、营销及人力资源计划。
数据修正：在分析长期趋势（Trend）或循环变动（Cyclical Variation）前，需先通过季节指数对原始数据进行调整（Deseasonalization），以消除季节性干扰。

3.权威参考来源

美国统计协会（ASA）在其《统计学术语手册》中明确定义季节指数为“反映时间序列中系统性季节变动的相对度量值”。
→ 来源：American Statistical Association, Glossary of Statistical Terms

联合国统计司（UNSD）在《时间序列分析方法指南》中指出，季节调整是国民经济核算中确保数据可比性的关键步骤，季节指数是核心工具之一。
→ 来源：United Nations Statistics Division, Handbook on Time Series Analysis

4.典型计算步骤

季节指数的计算通常采用移动平均法或回归模型，基本流程如下：

 text{季节指数 } S_i = frac{text{该时期实际值平均值}}{text{整体序列平均值}} times 100%
 $$
 $$
 text{（需经趋势调整与归一化处理）}
 $$

注：以上定义与应用均基于统计学通用标准，建议进一步查阅专业统计教材（如《Business Forecasting》 by Hanke & Wichern）或权威机构（如美国普查局X-13-ARIMA模型文档）获取技术细节。

网络扩展解释

季节变动指数（Seasonal Variation Index）是用于衡量时间序列数据中季节性波动程度的相对指标，常用于预测和分析受季节因素影响的经济活动或市场趋势。以下是综合多个来源的详细解释：

定义与核心作用

基本概念
季节变动指数以相对数的形式反映季节性周期变动规律。例如，电风扇、服装等商品销售受季节影响显著，通过该指数可量化淡旺季差异，辅助企业预测需求。
核心作用
- 消除季节性波动：通过调整数据中的季节因素，便于分析长期趋势（如、11所述）。
- 预测与决策支持：帮助企业合理规划库存、生产周期，或投资者识别股票市场的季节性机会（如、12提及）。

计算方法

根据数据特征，常用以下两种方法：

直接平均法
- 步骤：
  （1）计算各年同期的平均数（A）；
  （2）求所有时期的平均值（B）；
  （3）季节指数 = (A/B) × 100%。
- 特点：适用于无明显长期趋势的数据。
趋势剔除法
- 若数据存在线性趋势（如逐年增长），需先拟合趋势方程（如 $Y'_t = a + bt$），再计算季节指数：
  $$季节指数 = frac{text{实际值}}{text{趋势值}} times 100%$$。

关键特性

数值范围：各季（月）指数之和通常为400%（1200%），平均数100%表示无季节性偏离。
数据要求：需至少3年以上的分季数据，以减少随机波动影响。

应用领域

商业预测：如零售业库存管理、汽车销售季节调整。
金融分析：辅助识别股票市场的季节性规律（需注意历史数据局限性，提醒）。
经济研究：用于GDP、就业等宏观指标的季节性调整。

如需具体计算案例或扩展应用，可参考百度文库或统计学教材中的详细步骤。