ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
25
25
В задачах прогнозирования временные ряды используются при наличии
значительного количества реальных значений рассматриваемого показателя
при условии, что наметившаяся в прошлом тенденция ясна и относительно
стабильна. Анализ временного ряда позволяет предположить, что должно
произойти при отсутствии вмешательства дополнительных факторов извне.
Развитие процессов реально наблюдаемых в жизни складываются из не-
которой устойчивой тенденции (тренда) и некоторой случайной составляю-
щей, выраженной в колебании значений показателя вокруг линии тренда
(рис. 2.5). Кривые тренда сглаживают динамический ряд значений показате-
ля, выделяя общую тенденцию. Именно выбор кривой тренда, сам по себе
являющийся довольно трудной задачей, во многом определяет результаты
прогнозирования.
На тренд могут влиять также сезонные и циклические составляющие.
Циклические составляющие отличаются от сезонных большей продолжи-
тельностью и непостоянностью амплитуды. Обычно сезонные составляющие
измеряются неделями и днями, а циклические – годами и более. Для просто-
ты изложения в дальнейшем циклические составляющие рассматриваться в
данной работе не будут. Одновременно принимаем, что тренд характеризует-
ся линейной зависимостью.
Анализ времен-
ных рядов
Прогнозирование
тренда
Экспоненциальное
сглаживание
Подвижное
среднее
Рис. 2. 6. Классификация методов анализа временных рядов
Объем
продаж
Объем
продаж
t
t
а
б
Рис. 2.5. Тендеры (тренды) продаж в начале (а) и в конце (б)
жизненного цикла продукции
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- …
- следующая ›
- последняя »
