Среднедневная реализация продуктов в супермаркете (тыс. руб.)

Год, квартал	Номер - i	Уровни -	Значения скользящего среднего -	Значения сглаженного скользящего среднего -
А
1-й год, I кв.
II кв.
III кв.
IV кв.			265,25
2-й год, I кв			283,25	274,25
II кв.			292,00	287,63
III кв.			302,00	297,00
IV кв.			313,00	307,50
3-й год, I кв.			356,25	334,63
II кв.			392,00	374,13
III кв.			413,75	402,88
IV кв.			428,25	421,00
4-й год, I кв.			429,75	429,00
II кв.			431,75	430,75
III кв.			439,00	435,38
IV кв.			454,25	446,63

Заметим, что ряд динамики выражает зависимость его уровней от времени. Для построения регрессионной модели этой зависимости надо задать числовые значения показателя времени. Для упрощения формул, по которым вычисляют МНК-оценки параметров регрессионных моделей (1.11.4), в качестве числовых значений времени выбираются любые числа, сумма которых равна нулю. Такие числа называются условными моментами времени.

Регрессионная модель зависимости, выраженной рядом динамики, описывает его тренд. Поэтому эту модель называют трендовой моделью ряда динамики.

Метод аналитического выравнивания состоит в построении трендовой модели ряда динамики

, (1.12.17)

где – параметры, а – условные моменты времени .