| Предыдущий раздел | Меню навигации | Следующий раздел |
В классической мультипликативной модели временных рядов постулируется, что наблюдаемое значение отклика в любой точке временного ряда является произведением трех факторов - тренда, циклической и нерегулярной компоненты (в случае короткошаговых наблюдений - четырех, добавляется еще сезонная компонента), и любое значение ряда может быть представлено в виде
Yi = Ti * Ci * Si * Ii,
где Yi - значение отклика, а Ti, Ci, Si, Ii - соответственно значения трендовой, циклической, сезонной и нерегулярной компонент в любой точке ряда. В таблице приведено сравнение компонент классической модели.
Факторы, влияющие на значения временного ряда
| Компонента | Классификация | Определение | Причины воздействия | Продолжительность |
| Тренд | Систематическая | Общая устойчивая долговременная тенденция | Изменения в технологии, численности населения, благосостоянии, системе ценностей | Несколько лет |
| Циклическая | Систематическая | Повторяющиеся подъемы и спады, проходящие 4 фазы: пик, рецессия, депрессия, подъем | Взаимодействие множественных комбинаций факторов, влияющих на экономику | Обычно 2-10 лет с изменяющейся интенсивностью |
| Сезонная | Систематическая | Достаточно регулярные периодические флуктуации, происходящие в каждом 12-месячном периоде из года в год | Погодные условия, социальные привычки, религиозные традиции | В течение ~12 месяцев (квартальные и месячные наблюдения) |
| Нерегулярная | Случайная | Остаточная флуктуация, рассматривающаяся как "связанная с ошибкой" и остающаяся после того, как учтены систематические эффекты | Случайные вариации в данных, вызванные непредвиденными событиями | Обычно короткой продолжительности и не повторяющиеся |
При анализе данных методом временных рядов вначале обычно строят график зависимости отклика по времени для определения общей долговременной тенденции, повышающего или понижающего тренда. Если данные сильно осциллируют и общий тренд не угадывается, может потребоваться сглаживание временного ряда, после выполнения которого тренд обычно выявляется. В дальнейшем для описания временного ряда используется один из методов регрессии данных ряда на временную ось и полученное регрессионное описание используется в целях прогнозирования.
| Предыдущий раздел | Меню навигации | Следующий раздел |