Временные ряды и прогнозирование
Временной ряд - последовательность наблюдаемых значений какого-либо признака, упорядоченных в неслучайные моменты времени.
Отличием анализа временных рядов от анализа случайных выборок является предположение о равных промежутках времени между наблюдениями и их хронологический порядок. Привязка наблюдений ко времени играет здесь ключевую роль, тогда как при анализе случайной выборки она не имеет никакого значения.
Типичный пример временного ряда - данные биржевых торгов.
Информация, накопленная в разнообразных базах данных предприятия, является временными рядами, если она расположена в хронологическом порядке и произведена в последовательные моменты времени.
Анализ временного ряда осуществляется с целью:
определения природы ряда;
прогнозирования будущих значений ряда.
В процессе определения структуры и закономерностей временного ряда предполагается обнаружение: шумов и выбросов, тренда, сезонной компоненты, циклической компоненты. Определение природы временного ряда может быть использовано как своеобразная "разведка" данных. Знание аналитика о наличии сезонной компоненты необходимо, например, для определения количества записей выборки, которое должно принимать участие в построении прогноза.
Основными составляющими временного ряда являются тренд и сезонная компонента. Тренд является систематической компонентой временного ряда, которая может изменяться во времени.
Трендом называют неслучайную функцию, которая формируется под действием общих или долговременных тенденций, влияющих на временной ряд.
Примером тенденции может выступать, например, фактор роста исследуемого рынка.
Автоматического способа обнаружения трендов во временных рядах не существует. Но если временной ряд включает монотонный тренд (т.е. отмечено его устойчивое возрастание или устойчивое убывание), анализировать временной ряд в большинстве случаев нетрудно.
Существует большое разнообразие постановок задач прогнозирования, которое можно подразделить на две группы: прогнозирование односерийных рядов и прогнозирование мультисерийных, или взаимовлияющих, рядов.
Группа прогнозирования односерийных рядов включает задачи построения прогноза одной переменной по ретроспективным данным только этой переменной, без учета влияния других переменных и факторов.
Группа прогнозирования мультисерийных, или взаимовлияющих, рядов включает задачи анализа, где необходимо учитывать взаимовлияющие факторы на одну или несколько переменных.
Кроме деления на классы по односерийности и многосерийности, ряды также бывают сезонными и несезонными.
Свойство сезонности означает, что через примерно равные промежутки времени форма кривой, которая описывает поведение зависимой переменной, повторяет свои характерные очертания.
Период прогнозирования - основная единица времени, на которую делается прогноз.
Горизонт прогнозирования - это число периодов в будущем, которые покрывает прогноз.
Интервал прогнозирования - частота, с которой делается новый прогноз.
Краткосрочный прогноз представляет собой прогноз на несколько шагов вперед, т.е. осуществляется построение прогноза не более чем на 3% от объема наблюдений или на 1-3 шага вперед.
Среднесрочный прогноз - это прогноз на 3-5% от объема наблюдений, но не более 7-12 шагов вперед; также под этим типом прогноза понимают прогноз на один или половину сезонного цикла. Для построения краткосрочных и среднесрочных прогнозов вполне подходят статистические методы.
Долгосрочный прогноз - это прогноз более чем на 5% от объема наблюдений.