Основная теория сезонности временного ряда - Методы изучения сезонных колебаний. Примеры расчетов

Основными составляющими временного ряда являются тренд и сезонная компонента. Составляющие этих рядов могут представлять собой либо тренд, либо сезонную компоненту.

Тренд является систематической компонентой временного ряда, которая может изменяться во времени. Трендом называют неслучайную функцию, которая формируется под действием общих или долговременных тенденций, влияющих на временной ряд. Примером тенденции может выступать, например, фактор роста исследуемого рынка.

Автоматического способа обнаружения трендов во временных рядах не существует. Но если временной ряд включает монотонный тренд т. е. отмечено его устойчивое возрастание или устойчивое убывание, анализировать временной ряд в большинстве случаев нетрудно.

Существует большое разнообразие постановок задач прогнозирования, которое можно подразделить на две группы: прогнозирование односерийных рядов и прогнозирование мультисерийных, или взаимовлияющих, рядов.

    - Группа прогнозирование односерийных рядов включает задачи построения прогноза одной переменной по ретроспективным данным только этой переменной, без учета влияния других переменных и факторов. - Группа прогнозирования мультисерийных, или взаимовлияющих, рядов включает задачи анализа, где необходимо учитывать взаимовлияющие факторы на одну или несколько переменных [6, c.312].

Кроме деления на классы по односерийности и многосерийности, ряды также бывают сезонными и несезонными. Последнее деление подразумевает наличие или отсутствие у временного ряда такой составляющей как сезонность, т. е. включение сезонной компоненты.

Сезонная составляющая временного ряда является периодически повторяющейся компонентой временного ряда. Свойство сезонности означает, что через примерно равные промежутки времени форма кривой, которая описывает поведение зависимой переменной, повторяет свои характерные очертания. Свойство сезонности важно при определении количества ретроспективных данных, которые будут использоваться для прогнозирования.

Рассмотрим простой пример. На рисунке 1 приведен фрагмент ряда, который иллюстрирует поведение переменной "объемы продажи товара Х" за период, составляющий один месяц. При изучении кривой, приведенной на рисунке, аналитик не может сделать предположений относительно повторяемости формы кривой через равные промежутки времени.

фрагмент временного ряда за сезонный периодъ

Рис. 1. Фрагмент временного ряда за сезонный периодъ

Однако при рассмотрении более продолжительного ряда (за 12 месяцев), изображенного на рисунке 2 можно увидеть явное наличие сезонной компоненты. Следовательно, о сезонности продаж можно говорить только, когда рассматриваются данные за несколько месяцев.

фрагмент временного ряда за 12-ти сезонных периодов

Рис. 2. Фрагмент временного ряда за 12-ти сезонных периодов

Таким образом, в процессе подготовки данных для прогнозирования аналитику следует определить, обладает ли ряд, который он анализирует, свойством сезонности.

Определение наличия компоненты сезонности необходимо для того, чтобы входная информация обладала свойством репрезентативности. Ряд можно считать несезонным, если при рассмотрении его внешнего вида нельзя сделать предположений о повторяемости формы кривой через равные промежутки времени. Иногда по внешнему виду кривой ряда нельзя определить, является он сезонным или нет.

Существует понятие сезонного мультиряда. В нем каждый ряд описывает поведение факторов, которые влияют на зависимую (целевую) переменную. Пример такого ряда - ряды продаж нескольких товаров, подверженных сезонным колебаниям.

При сборе данных и выборе факторов для решения задачи по прогнозированию в таких случаях следует учитывать, что влияние объемов продаж товаров друг на друга здесь намного меньше, чем воздействие фактора сезонности.

Важно не путать понятия сезонной компоненты ряда и сезонов природы. Несмотря на близость их звучания, эти понятия разнятся. Так, например, объемы продаж мороженого летом намного больше, чем в другие сезоны, однако это является тенденцией спроса на данный товар.

Очень часто тренд и сезонность присутствуют во временном ряде одновременно.

Пример. Прибыль фирмы растет на протяжении нескольких лет т. е. во временном ряде присутствует тренд; ряд также содержит сезонную компоненту.

Отличия циклической компоненты от сезонной [7, c.213 ]:

    - Продолжительность цикла, как правило, больше, чем один сезонный период; - Циклы, в отличие от сезонных периодов, не имеют определенной продолжительности.

При выполнении каких-либо преобразований понять природу временного ряда значительно проще, такими преобразованиями могут быть, например, удаление тренда и сглаживание ряда.

Похожие статьи




Основная теория сезонности временного ряда - Методы изучения сезонных колебаний. Примеры расчетов

Предыдущая | Следующая