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Die Saisonbereinigung ist eine statistische Methode aus dem Gebiet der Zeitreihenanalyse.

In der Ökonometrie wird angenommen, dass sich eine Zeitreihe aus verschiedenen Komponenten zusammensetzt:

• Trendkomponente Tt{displaystyle T_{t}}
  


• Zyklische Komponente (auch: Konjunkturkomponente oder konjunkturelle Komponente) Ct{displaystyle C_{t}}
  


• Saisonkomponente St{displaystyle S_{t}}
  

Insgesamt lautet die Zerlegung einer Zeitreihe im Standardmodell: Xt=Ct+Tt+St{displaystyle X_{t}=C_{t}+T_{t}+S_{t}}. Die Saisonkomponente stellt hierbei ein periodisches Signal dar, dessen Vorkommen und Effekt in den Daten normalerweise bekannt ist. (Z.B. schwankt die Arbeitslosenquote innerhalb eines Jahres erheblich mit den Jahreszeiten). Da dieser Effekt bekannt ist und meistens auch das Spektrum der Zeitreihe dominiert, soll dieser mit Hilfe der Saisonbereinigung ausgefiltert werden, um versteckte Periodizitäten, den Trend oder die Natur des Zufallsprozesses in den Daten näher zu untersuchen.

Oft werden zur Saisonbereinigung gleitende Durchschnitte angewandt: Entspricht die Ordnung eines gleitenden Durchschnitts genau der Periodendauer des saisonalen Effekts, so wird dieser durch die Durchschnittbildung aus der Zeitreihe eliminiert.

Auch viele moderne Verfahren wie X-12-ARIMA oder das Berliner Verfahren beruhen zum Teil auf Faltungen von gleitenden Durchschnitten.

Das Problem der Saisonbereinigung spielt vor allem in der amtlichen Statistik eine große Rolle. Dazu wird üblicherweise Statistik-Software verwendet. Beispielsweise hat das Statistische Bundesamt hierzu das Programm BV4.1 entwickelt. Es beruht auf der aktuellen Version 4.1 des sogenannten Berliner Verfahrens.