2. Основні складові часового ряду
Класична модель часового ряду передбачає, що він може
містити такі основні компоненти:
тренд (ut);
сезонна компонента (st);
циклічна компонента (vt);
нерегулярна компонента ( t).
3. Тренд часового ряду
Тренд – основна
тенденція часового
ряду,
систематична
складова
довготривалого
змінювання
досліджуваного
показника.
Тренд є результатом дії
довготривалих факторів:
зміна демографічних
характеристик;
технологічний та економічний
розвиток;
зміна структури споживання;
старіння систем;
дрейф нуля вимірювальних
приладів.
5. Сезонна компонента
Сезонна
компонента
характеризує
циклічні коливання
досліджуваного
показника,
пов'язані з
календарними
циклами (рік,
квартал, місяць, …).
Типові приклади сезонних коливань:
зростання обсягу продажів перед
різдвяними та новорічними святами;
коливання цін на
сільськогосподарську продукцію,
бензин та деякі інші види товарів;
зростання пасажиропотоків у літку;
змінювання рівня води та
концентрацій окремих речовин у
річках протягом року.
7. Календарна компонента
В інтервальних часових рядах іноді виокремлюють додаткову
календарну компоненту. Це зумовлене тим, що однойменні
періоди (місяць, квартал, рік) можуть вирізнятися за:
тривалістю;
кількістю робочих днів через наявність святкових та
вихідних днів;
співвідношенням між тією складовою діяльності
економічного об'єкта, що здійснюється тільки у робочий час, і
складовою, яка не пов'язана із робочим часом.
11. Нерегулярна компонента
Нерегулярна компонента – це те, що залишається після
видалення тренду, сезонної та циклічної компонент.
Вона складається із:
Катастрофічних змін (інтервенцій), що зумовлені
раптовими сильними зовнішніми впливами. Після таких
впливів може відбуватися зміна тренду або повернення до
попереднього тренду через деякий час.
Випадкових коливань, які є наслідком впливу великої
кількості різнонаправлених відносно слабких факторів.
18. Побудова прогнозів
Основними етапами прогнозування на основі
моделей тренду є:
вибір однієї або декількох кривих зростання,
форма яких відповідає характеру змінювання
часового ряду;
оцінювання параметрів обраних моделей;
перевірка адекватності отриманих моделей і
підсумковий вибір моделі тренду;
розрахунок точкового та/або інтервального
прогнозів.