Временные ряды и их характеристики

Анализ временных рядов

Поскольку условия ведения бизнеса изменяются с течением времени, предпринимателям и менеджерам требуется постоянно "держать руку на пульсе" этих изменений для успешного ведения своей предпринимательской деятельности. Одним из приемов, которым предприниматели и менеджеры могут воспользоваться для оценки эффективности будущих управленческих решений, является метод прогнозирования. К настоящему времени разработаны различные методы прогнозирования, но у всех у них одна общая цель — предсказать с той или иной степенью надежности будущие события, чтобы этот прогноз можно было учесть при принятии тех или иных управленческих решений.

Предприниматели и менеджеры должны уметь прогнозировать

Спрос на свою продукцию,

Предпочтения потребителей,

Будущий объем продаж,

эффективность рекламных кампаний и т. д.

Анализ временных рядов — это анализ, основанный на исходном предложении, согласно которому случившееся в прошлом служит достаточно надежным указанием на то, что произойдет в будущем. Это также можно назвать проектированием тенденций.

Временные ряды и их характеристики

Временной ряд представляет собой последовательность данных, описывающих объект в последовательные моменты времени. В отличие от анализа случайных выборок, анализ временных рядов основывается на предположении, что последовательные данные наблюдаются через равные промежутки времени (тогда как в других методах привязка наблюдений ко времени была для нас не важна). Временные ряды встречаются сплошь и рядом. В медицине это может быть кардиограмма, в астрономии — графики солнечной активности, в экономике — изменения уровня безработицы или процентных ставок и т.д.

Существует две основные цели анализа временных рядов: определение природы ряда и прогнозирование, т.е. предсказание будущих значений временного ряда по настоящим и прошлым значениям. Обе цели требуют, чтобы модель ряда была определена и более или менее формально описана. Как только модель определена, с ее помощью можно интерпретировать рассматриваемые данные — например, использовать ее для анализа наличия сезонного изменения цен на товары. Затем можно экстраполировать ряд на основе найденной модели, т.е. предсказать его будущие значения.

Как и большинство других видов анализа, анализ временных рядов предполагает, что данные содержат систематическую составляющую (обычно включающую несколько компонент) и случайный шум (ошибку), который затрудняет обнаружение регулярных компонент. Большинство методов исследования временных рядов включает различные способы фильтрации шума, позволяющие увидеть регулярную составляющую более отчетливо.

Большинство регулярных составляющих временных рядов принадлежит к двум классам: они являются либо трендом, либо сезонной составляющей.

Тренд представляет собой общую систематическую линейную или нелинейную компоненту, закономерно изменяющуюся во времени.

Сезонная составляющая — это периодически повторяющаяся компонента. Оба эти вида регулярных компонент часто имеются в рядах одновременно. Например, продажи компании могут возрастать из года в год (тренд), но при этом они могут содержать и сезонную составляющую (например, 30% годовых продаж приходится на январь и только 5% — на июль). В табл. 11.1 приведено сравнение компонент, влияющих на значения временного ряда.