Анализ временных рядов и прогнозирование

Прогнозирование в экономике

Экономика развивается динамически. На нее оказывает влияние множество внутренних и внешних факторов. Представление о будущем положении экономических систем позволяет выработать эффективные планы и управленческие решения, и применить их в практической деятельности как на микро-, так и на макроэкономических уровнях. Планирование и прогнозирование в экономике позволяет учесть все возможные факторы и минимизировать их влияние на конечный результат.

Выделяют субъективные прогнозы и смоделированные. Субъективные выполняются с помощью экспертов, которые пользуются научными знаниями и собственным опытом для прогнозирования. Смоделированные прогнозы опираются на методы прикладной математики, что позволяет описывать процессы и явления с помощью математического языка. Полученные данные специалисты могут использовать в дальнейшей деятельности для формирования представления о текущем и будущем положении экономических систем.

Статья: Анализ временных рядов и прогнозирование

Найди решение своей задачи среди 1 000 000 ответов

Найти решение задачи

Прогнозы разделяют на каузальные и не каузальные. Первые создаются для интерпретации связей между событиями и данными системы. Не каузальные не объясняют причины формирования переменных, но опираются на прошлые данные. Часто для прогнозирования используются модели временных рядов. При их анализе применяются методы экстраполяции и разложения на составляющие компоненты. Также для прогнозов используются диаграммы. Диаграммы позволяют выявить повторяющиеся ситуации, и с опорой на них выстроить представление о будущих событиях.

Временные ряды и их анализ

Некоторые данные для прогнозирования связаны с временными изменениями, что учитывается в моделях их построения. Этот тип анализа отличается от случайных выборок тем, что последовательность сопровождается повторением через определенные промежутки времени. Анализ временных рядов преследует следующие цели - определение особенностей и характеристик ряда, формирование прогнозов на основе прошлой информации.

Идентификация и описание модели позволяет достичь наиболее точных данных анализа. Далее ряд экстраполируется, то есть предсказываются его будущие значения. Для идентификации модели временных рядов используются:

1. Случайный шум.
2. Компоненты временных рядов.
3. Анализ тренда.
4. Анализ сезонности.

Случайный шум представляет собой ошибку, которая может встречаться в любой выборке. Он осложняет обнаружение регулярно повторяющихся компонент. Обычно, анализ временных рядов включает в себя определенные способы преодоления шума, что позволяет быстрее и четче выявить регулярную составляющую.

Общие типы компонент являются либо трендом, либо сезонной составляющей. Тренд изменяется во времени, а сезонная составляющая периодически повторяется. Они могут присутствовать в анализируемом ряду постоянно. Стоит отметить, что нет универсального способа определения тренда для всех рядов. Если при исследовании тренда выявлена ошибка, то первым шагом становится сглаживание. С его помощью все данные несистематического характера гасят друг друга. Так же функцию могут подгонять. Временные ряды удобно представлять в виде линейной функции.

Сезонность исследуется корреляционными рядами, что позволяет сопоставить события прошлого и будущего. Для этого используется коррелограммы. Сезонная составляющая может быть исключена из исследуемого ряда. Это необходимо для определения скрытых повторяющихся составляющих, а также создания стационарного ряда.

Анализ временных рядов в прогнозировании

Методы временных рядов используется для сбора информации за определенный промежуток времени. Для этого применяются линейные, нелинейные, параметрические, непараметрические, одномерные и многомерные модели. Прогнозирование с помощью временных рядов позволяет решать множество задач. Оно опирается на движущую силу изменений с учетом долгосрочных тенденций, нерегулярных колебаний, сезонных эффектов.

Прогнозирование на основе временных рядов во многом происходит благодаря статистическим методам. Задача – предсказание будущего на основе прошлых данных. Сущность модели заключается в наборе точек, которые собираются через определенные временные промежутки. Есть две особенности, которые отличают временные ряды от обычных регрессий:

1. Зависимость от времени.
2. Присутствует форма сезонности.

Анализ временных рядов позволяет дать точный прогноз. Время в нем выступает независимой переменной. Большей частью прогноз представляет собой конкретный результат. То есть, итог может быть выражен конечным числом. Стоит отметить, что при анализе временных рядов функции не разрабатываются. Применение функций с осторожностью обусловлено неясностью будущей ценности создаваемой закономерности. Если закономерности все-таки прослеживаются, то появляется возможность построить прогнозную модель.

Тенденция в ряде существует при увеличении, уменьшении и сохранении стабильности. Сезонность отражает периодические шаблоны. В анализ можно добавить фиктивные переменные в виде двоичной функции. Но данные должны соответствовать определенным шаблонам.

Сегодня для прогнозирования применяются средства автоматизации и программного обеспечения, то есть, большая часть расчетов проводится с помощью персональных компьютеров, ибо исследование обширных массивов данных требует соответствующих технических мощностей.