Page 237 - 4512

14 АНАЛІЗ ЧАСОВИХ РЯДІВ

14.1 Визначення закономірностей в часових рядах

У аналізі часового ряду передбачається, що дані склада-
ються з систематичної мінливості (зазвичай ряд пізнаваних
компонентів) і випадкового шуму (помилок), який зазвичай ро-
бить ці зміни важкими для ідентифікації. Більшість методів ана-
лізу часових рядів використовують деяку форму відфільтрову-
вання шуму, щоб зробити систематичні мінливості істотні-
шими.

14.1.2 Два загальні аспекти мінливості часового ряду

Більшість мінливостей часового ряду можуть бути опи-
сані в термінах двох основних класів компонентів: тенденції і
сезонності. Перша представляє загальну, систематичну лінійну
або (найчастіше) нелінійну компоненту, яка змінюється впро-
довж довгого часу і не повторюється або принаймні не повто-
рюється в межах діапазону часу, захопленого нашими даними.
У другого може бути формальна подібна природа, проте він по-
вторюється в систематичних інтервалах впродовж довгого
часу. Ці два загальні класи компонентів часового ряду можуть
співіснувати в реальних даних.

14.1.3 Тренд аналіз

Немає ніяких доведених "автоматичних" методів, щоб
ідентифікувати компоненти тенденції в даних часового ряду;
проте, поки тенденція є монотонною (послідовне збільшення
або зменшення), аналіз даних є не дуже важкою проблемою.
Якщо дані часового ряду містять значну помилку, то перший
кроком в процесі ідентифікації тенденції являється згладжу-
вання.

Згладжування. Згладжування має деяку форму місцевого
усереднювання даних таким чином, що несистематичні компо-
ненти індивідуальних спостережень урівноважують один од-

236