v:shapes="_x0000_i1186"> Графическое изображение дает представление об изменении статистических показателей (объема продаж) за прошлые 6 лет. На графике можно выделить: а) долговременную тенденцию (см. Secular trend) изменения объема продаж - пунктирная линия идет постепенно вверх; б) циклические изменения (cyclical variations), которые обычно связаны с колебаниями экономической активности (см. Business cycle); в) сезонные колебания (seasonal variations) и г) нерегулярные колебания (irregular variations), связанные с непредсказуемыми случайными событиями. При анализе временных рядов пренебрегают влиянием указанных выше колебаний на временной ряд, пытаясь вывести общую будущую тенденцию. Для этого используют регрессионный анализ (см. Regression analysis) или скользящее среднее значение исследуемой переменной величины для сглаживания временного ряда. Когда общая тенденция определена, ее можно экстраполировать на будущее. На графике - это временной период t +1. Таким образом, экстраполяция является одним из методов прогнозирования, хотя точность такого прогноза во многом зависит от того, сохранится ли влияние перечисленных факторов на временные ряды в будущем. Time-series analysis. Анализ временных рядов
Time-series analysis. Анализ временных рядов
Исследование статистических данных за прошлые годы с целью прогнозирования возможных тенденций в будущем. Рассмотрим график. v:shapes="_x0000_i1186"> Графическое изображение дает представление об изменении статистических показателей (объема продаж) за прошлые 6 лет. На графике можно выделить: а) долговременную тенденцию (см. Secular trend) изменения объема продаж - пунктирная линия идет постепенно вверх; б) циклические изменения (cyclical variations), которые обычно связаны с колебаниями экономической активности (см. Business cycle); в) сезонные колебания (seasonal variations) и г) нерегулярные колебания (irregular variations), связанные с непредсказуемыми случайными событиями. При анализе временных рядов пренебрегают влиянием указанных выше колебаний на временной ряд, пытаясь вывести общую будущую тенденцию. Для этого используют регрессионный анализ (см. Regression analysis) или скользящее среднее значение исследуемой переменной величины для сглаживания временного ряда. Когда общая тенденция определена, ее можно экстраполировать на будущее. На графике - это временной период t +1. Таким образом, экстраполяция является одним из методов прогнозирования, хотя точность такого прогноза во многом зависит от того, сохранится ли влияние перечисленных факторов на временные ряды в будущем.
v:shapes="_x0000_i1186"> Графическое изображение дает представление об изменении статистических показателей (объема продаж) за прошлые 6 лет. На графике можно выделить: а) долговременную тенденцию (см. Secular trend) изменения объема продаж - пунктирная линия идет постепенно вверх; б) циклические изменения (cyclical variations), которые обычно связаны с колебаниями экономической активности (см. Business cycle); в) сезонные колебания (seasonal variations) и г) нерегулярные колебания (irregular variations), связанные с непредсказуемыми случайными событиями. При анализе временных рядов пренебрегают влиянием указанных выше колебаний на временной ряд, пытаясь вывести общую будущую тенденцию. Для этого используют регрессионный анализ (см. Regression analysis) или скользящее среднее значение исследуемой переменной величины для сглаживания временного ряда. Когда общая тенденция определена, ее можно экстраполировать на будущее. На графике - это временной период t +1. Таким образом, экстраполяция является одним из методов прогнозирования, хотя точность такого прогноза во многом зависит от того, сохранится ли влияние перечисленных факторов на временные ряды в будущем.