季節調整
4つの変動要素を組み合わせて元の時系列データ(原系列)の動きを説明する。このとき、組み合わせる方式として、加法モデルと乗法モデルとが考えられている。
経済統計データの季節調整には、乗法モデルの方が適していると考えられている。これは対象となる経済統計データの水準が高くなるほど、各変動要因の振幅も増すからである。
なお、乗法モデルにおいて、計算式の対数をとると加法モデルに変換できるので、両者間に技術的な差はほとんどない。
log  ( T × C × S × I ) = log  T + log  C + log  S + log  I {\displaystyle \log \ \left(T\times C\times S\times I\right)=\log T+\log C+\log S+\log I}
月ごとの平均値を季節変動値とみなす方法。簡単だが、傾向変動を同時に除去してしまう。
上記三つの変動の残差と考えられ、不規則、攪乱要素で起きる変動。典型例として、消費税率の更新前の駆け込み需要が挙げられる。