Методы анализа временных рядов

Дата добавления: 2015-08-14; просмотров: 639; Нарушение авторских прав

Временные ряды исследуются с различными целями. В одном ряде случаях бывает достаточно получить описание характерных особенностей ряда, а в другом ряде случаев требуется не только предсказывать будущие значения временного ряда, но и управлять его поведением. Метод анализа временного ряда определяется, с одной стороны, целями анализа, а с другой стороны, вероятностной природой формирования его значений.

Укажем самые распространенные методы анализа временных рядов.

Название метода	Характеристика метода
Спектральный анализ	Позволяет находить периодические составляющие временного ряда
Корреляционный анализ	Позволяет находить существенные периодические зависимости и соответствующие им задержки (лаги) как внутри одного ряда (автокорреляция), так и между несколькими рядами. (кросскорреляция)
Модели авторегрессии и скользящего среднего	Модели ориентированы на описание процессов, проявляющих однородные колебания, возбуждаемые случайными воздействиями. Позволяют предсказывать будущие значения ряда.
Многоканальные модели авторегрессии и скользящего среднего	Модели применяются в тех случаях, когда имеется несколько коррелированных между собой временных рядов. В них имеются колебания, возбуждаемые одной причиной. Позволяют предсказывать будущие значения ряда.
Сезонная модель Бокса-Дженкинса	Применяется , когда временной ряд содержит явно выраженный линейный тренд и сезонные составляющие. Позволяет предсказывать будущие значения ряда. Модель была предложена в связи с анализом авиаперевозок.
Прогноз экспоненциально взвешенным скользящим средним	Простейшая модель прогнозирования временного ряда. Применима во многих случаях. В том числе, охватывает модель ценообразования на основе случайных блужданий.

<== предыдущая лекция	\|	следующая лекция ==>
Включение диода в прямом направлении	\|	Формулы приведения