Desestacionalizar

En el ámbito económico y matemático, desestacionalizar es la acción de obviar o no tener en cuenta el efecto estacional en una serie temporal. De esta manera, no se incluye dicha influencia a la hora de obtener lecturas o conclusiones de dichas agrupaciones de datos.

Otro modo de conocer este fenómeno numérico es bajo la denominación de ajuste estacional.

La creación de series temporales o numéricas de carácter desestacionalizado es en sí mismo un proceso de alta dificultad técnica, por lo que es habitual recurrir a programación informática y distintos procedimientos matemáticos específicos.

En un esquema básico, eliminar el componente estacional de una serie supone despojarlo al mismo tiempo de su comportamiento regular.

Esto sucede en gran parte de las series temporales que se obtienen y que obedecen al orden natural o al comportamiento de los propios ciclos económicos.

Si bien se trata de un proceso algorítmicamente complejo, la idea matemática básica que reside tras el concepto de la desestacionalización es la siguiente.

Es necesario realizar una diferenciación entre un momento X y otro denominado como X-1. De este modo, estadísticamente es posible paliar o estabilizar tanto la media como la varianza de la serie tratada.

Si tuviéramos, por ejemplo, los datos de producción de una fábrica entre meses, al desestacionalizar, eliminamos la influencia de la época del año o el clima en que se encuentren. Así, compararemos en perspectiva constante y desestacionalizada su evolución.

Este concepto matemático es especialmente importante en los conocidos como cálculos de modelos econométricos. Mediante la desestacionalización, es posible eliminar la variante del tiempo para conocer los posibles efectos de un cambio o modificación de una variable como el precio, por ejemplo.

Una aplicación muy común es a la hora de presentar datos relativos al empleo. En ocasiones las instituciones relacionadas con esta materia presentan datos de creación de puestos de trabajo de forma desestacionalizada. Esto significa que los resultados mostrados no tienen en cuenta fenómenos como temporadas altas (comunes a sectores como el turismo, por ejemplo) o los cambios de estación climatológica.

Por otro lado, esta práctica matemática también facilita la predicción de diversas variables económicas. Un ejemplo de ello es la observación de los valores bursátiles al respecto de su volatilidad de precios.