از اواخر قرن بیستم تا کنون، تولید آمار با مقیاس زمانی کوچکتر از سالانه و برحسب دورههای فصلی، ماهانه و روزانه اهمیت بسیاری یافته و مراکز آماری بر تولید آمار با مقیاس زمانی کوچکتر به‌طور خاص متمرکز شدهاند. امروزه متغیرهای متعددی به‌صورت هفتگی، روزانه یا حتی ساعتی جمع‌آوری میشوند که میتوانند اطلاعات ارزشمندی را برای متخصصین آمار در ارزیابی چگونگی و تحول کوتاه‌مدت اقتصاد ارائه دهند. بررسی سریهای زمانی با مقیاس کوچکتر نشان از اثرهایی دارد که تجزیه و تحلیل دادهها را با چالش مواجه میکند. تجزیه سریهای زمانی به مؤلفههای غیر قابل مشاهده در علوم هواشناسی یا ستاره‌شناسی پدیدار شد و به تدریج اقتصاددانان در تجزیه و تحلیل سریهای اقتصادی از آن بهره بردند. به‌عنوان مثال برای تفسیر و توضیح بحرانهای اقتصادی در قرن نوزدهم، از مؤلفههای سریهای زمانی همچون «روند»، «چرخه» و «فصلی» استفاده شد. در ابتدای قرن بیستم، بخش بزرگی از مطالعات سری زمانی به تخمین نوسانات فصلی اختصاص داده شده بود. الگوریتمها برای تخمین نوسانات فصلی طراحی شد. مراکز آماری در بهکار گرفتن این الگوریتمها همیشه پیشرو بودهاند زیرا تجزیه و تحلیل دادههای فصلی بدون حذف اثر نوسانات فصلی تقریباً غیر ممکن است. همچنین برخی از مراکز آماری مبادرت به طراحی الگوریتمهایی نمودهاند که در تخمین این اثرات دارای قدرت بیشتری باشند.
شاخصهای قیمت و تورم یکی از متغیرهای کلان اقتصادی هستند که در علوم اقتصادی از اهمیت ویژهای برخوردار هستند و تجزیه و تحلیل این متغیرها و شناخت مکانیزم آنها یکی از مباحث مهم تلقی میشود. بنابراین بهکارگیری نرمافزارهای ویژه تخمین نوسانات فصلی برای تولید و ارزیابی دقیق این متغیرها میتواند امری بسیار مهم تلقی شود. در همین راستا، حذف نوسانات فصلی به‌عنوان یک موضوع جذاب در این حوزه برای پژوهش انتخاب شد. در مطالعه پیش رو فرآیند تخمین و حذف نوسانات فصلی در شاخص قیمت تولیدکننده برق به‌عنوان مطالعه موردی، با انواع روشهای حذف نوسانات فصلی انجام و اثر فصلی آن تخمین زده شده است.