隨著經濟全球化與自由化的程度不斷加深，影響一國景氣變化的因素及發展方向也愈來愈難已掌握。因此，惟有利用最新的景氣研究方法，定期檢討修正景氣編製方式，方能詳實掌握經濟脈動，適時提供相關訊息供政府經濟決策參考。
在影響景氣諸多變因中，季節因素為其中相當重要的一環。在我國，更因春節關係，影響每年初景氣指標甚大，雖然已將春節因素視為不規則因子處理，然仍無法完全消除其影響。因此，以近來季節調整相關研究為基礎，參考國外的作法，對我國景氣指標季節調整有系統的加以修正，實有必要。
此外，由於目前景氣指標部分構成項目，因發布時間較為落後，可能造成景氣指標之偏誤，如何利用新進的計量方法有效推估，或尋找相關替代變數，以增進景氣指標的可信度，也值得研究。
目前最盛行的季節調整方法是使用美國普查局（bureau of the census）所發展的x-11程式。1954年julius shiskin率先發展季節調整的方法，為method i，接著陸續衍生出11種版本的method ii (x-0, x-1......等等)。1965年第一套季節調整應用軟體x – 11應運而生( shiskin, young, musgrave 1967 )，1975年加拿大統計局dagum率先在x-11中套用arima模型，之後，各種arima模型，像是預測模型及信號選用模型(bell, hillmer 1984)，就被用來做為季節性調整的方法。目前x-11最新的版本是x-11-arima/88。
但1990年代中期，美國普查局引進了新季節性調整程式x - 12 - arima。它是綜合美國普查局的x-11程式 (shiskin, 1967)與加拿大統計局的x-11-arima 及x-11-arima/88 (dagum,1988)程式所引申出來的。新季節調整軟體x-12-arima不同於x-11處包括(findley, et al., 1998):
1 .交易天數，資料長度，甚至是使用者定義的變動。
2 .重要交易日的影響 (findley and monsell 1986, findley et al. 1990）和季節調整的穩定性。
3 .對於交易天數與春節的影響可提供預先調整（bell and hillmer 1983）。
4 .簡化操作模式。
本研究將使用arima x-12並配合春節調整的衍伸模型，計算出包括在既定月份中春節天數的春節調整比例並分析其對季節調整的影響。