Сглаживание временных рядов

Основной целью сглаживания ряда является выделение трендовой компоненты процесса. При сглаживании временного ряда в большей или меньшей степени нивелируется влияние нерегулярной составляющей отклика, так что сглаженный ряд фактически оказывается (в рамках классической модели) суперпозицией тренда и циклической (и возможно сезонной) составляющих процесса, что облегчает их дальнейшее исследование. Обычно используется метод скользящего среднего или метод экспоненциального сглаживания; оба метода несколько субъективны в отношении выбора параметров сглаживания, но именно в корректном выборе параметров и проявляется мастерство и интуиция исследователя.

Мы рассмотрим оба указанных метода сглаживания на примере данных о количестве произведенных всеми отделениями фирмы General Motors Corp транспортных средств - грузовиков, легковых машин и автобусов - за 23-летний период с 1970 по 1992 год (данные Moody's Handbook of Common Stocks, 1993).

Вы можете сами загрузить таблицу с исходными данными в формате Quattro Pro, или в формате Excel, или просто ввести приведенные величины в любимый Вами табличный процессор, и построить график, выбрав в качестве оси X годы, а в качестве первой серии наблюдений – объемы продаж. Результат должен быть похож на приведенный рисунок.