Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 106 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

106
На практике не всегда удается построить адекватные модели нестацио-
нарных временных рядов. Этому препятствует недостаточный объем наблюде-
ний и изменяющаяся со временем статистическая структура временного ряда.
Отметим следующие проблемы статистического подхода в моделирова-
нии временных рядов:
1. Не существуют однозначных и эффективных критериев и методов оп-
ределения факта наличия детерминированного
тренда. Существуют статисти-
ческие критерии проверки гипотезы о наличии тренда [Кендэл, 1981]. Но эти
критерии используют двухальтернативный базис: тренд или случайная компо-
нента (метод восходящих-нисходящих серий), тренд или периодическая компо-
нента, регулярная или случайная компонента.
Традиционной проблемой является выбор наилучшего вида параметриче-
ской модели тренда. В качестве такого критерия отбора
может быть использо-
вана доля объясненной дисперсии, называемая коэффициентом детерминации,
который для некоторых временных рядов может быть незначим.
Поэтому, как правило, привлекается экспертный критерий (визуализация
экспертом) или используются несколько критериев, дающих результат с раз-
личной эффективностью. Следует также отметить существующую нечеткость
при моделировании тренда, обусловленную тем, что выбор метода выделения
тренда
определяется экспертом, а различные методы выделения тренда в прин-
ципе генерируют различные временные ряды остатков, что приводит, в конеч-
ном счете, к построению различных моделей временных рядов.
2. Другой проблемой является моделирование нестационарных ВР, для
которых характерны нелинейность поведения при отсутствии детерминирован-
ного тренда, сезонности и цикличности.
Если в стационарном случае
есть доказательная уверенность в асимпто-
тической состоятельности оценок той или иной статистики, то в нестационар-
ном случае отсутствует само понятие генеральной совокупности, что делает
неприменимым весь развитый аппарат современной математической статисти-
ки, кроме тех случаев, когда априори задана функциональная принадлежность
модели процесса. Однако на практике часто бывает не известно, к
какому клас-

Страницы