原理、应用及优缺点
同比和季调环比趋势增速是分析经济走势的两种常用指标，其中季调环比趋势增速数据由于剔除了季节因素与不规则项，走势更能反映经济的实际趋势。而同比数据一方面难以剔除季节影响，另一方面又滞后于季调环比数据，难以准确反映经济走势。
以工业增速为例，其季调环比数据可以反映2010年以来的两轮经济波动，而同比数据反映的信息相当有限；此外，经济环比数据与市场之间的关系更加密切。
X12季调方法是最为常用的经济数据季调方法，其中的X11季调模块是进行季节处理的核心部分，我们对其季调原理进行了详细的介绍。
季调方法主要分乘法模型和加法模型，其中乘法模型主要适用于呈指数级数增长的序列，如GDP、工业增加值的名义值、实际值；而加法模型则主要适用于呈线性增长的数据序列。
由于X12季调方法原理上比较复杂，需要用计算机软件实现。目前，可以直接使用的季调软件有Eviews；此外也可以根据X12的原理使用Matlab等软件编程实现。
季调环比方法仍有不足，季调方法在对经济趋势判断存在滞后性与不确定性。一般而言，对经济趋势的判断一般需要两个月来确认，到6个月，经济的趋势才能最终确定。
由于季调方法对当期的趋势判断仍存在不确定性，在判断经济的趋势时，还需要一系列的其他经济数据印证。以工业增加值为例，为准确判断工业趋势的方向，还需要工业分行业数据、货币数据、PMI数据等进行印证。
季调环比方法可以对经济指标同比增速进行预测，这一计算方法可以直接处理季节因素和前一年基期数据的影响，因此，对经济走势的测算更为准确。此外，对未来经济的判断，也可以通过对比实际值与预测值的差距，对未来经济的方向做出更准确判断。
