Аддитивная модель временного ряда

Анализ числовых рядов – важная составляющая работы экономиста или трейдера. Также данного рода анализом должны владеть руководители предприятий, финансовые менеджеры и ряд других специалистов, отвечающих за прогнозирование ситуации в будущем.

Чаще всего при изучении спроса, роста цен и других рыночных показателей строится аддитивная модель временного ряда . На динамику изучаемого показателя действует множество факторов, среди которых важное место занимают сезонные колебания, инфляция, кризисы, появление конкурирующей продукции и т.д. Условно показатели можно разделить на два виды – циклические и нециклические. Циклические – это все виды сезонных и повторяющихся временных колебаний. Нециклические – это случайные показатели, влияющие на спрос, а также трендовые компоненты. Так вот, чтобы определить фактический уровень временного ряда, можно сложить или умножить три показателя – циклическую, случайную и трендовую компоненты. Модель, где эти компоненты будут суммированы, называется аддитивной. Модель, где компоненты будут умножены, называется мультипликативной.

Алгоритм построения аддитивной модели сводится к правильному получению всех трех перечисленных компонент. В первую очередь строится коррелограмма временного ряда. После этого методом скользящей средней вычисляется сезонная, трендовая и случайная компонента. Полученные показатели могут с достаточной точностью предсказать изменение ситуации на рынке. Однако построение модели может быть затруднено из-за отсутствия достаточного количества показателей, ведь для более точного прогнозирования необходим числовой ряд за большой промежуток времени, иначе те же сезонные колебания будет невозможно определить с достаточной точностью. Тем не менее, на крупных предприятиях, где имеются базы данных за несколько лет, достаточно легко составить числовой ряд, а все расчеты произвести посредством электронных таблиц Excel – стандартные функции позволяют сделать достаточно легко. Также построение аддитивной модели может использоваться при оценке привлекательности того или иного предприятия в качестве объекта инвестирования. Ведь оперировать можно совершенно любыми данными и показателями, аддитивные модели применяют даже в социологических исследованиях и в любом виде прогнозирования, включая прогноз развития ситуации на рынке труда, бюджетировании и т.д.

Опубликовано 27.03.2013