З ростом виробництва непродовольчих товарів більш чітко проявляються посезонно нерівномірності покупок, у той час як для виробництва цих товарів більш раціональним є безперервний і рівномірний їх випуск протягом року.
Тому так важливо вирішити проблему раціонального поєднання в часі періоду масового виробництва, часу перебування непродовольчих товарів на складах в якості товарних запасів, а також їх надходження в роздрібний продаж. Вирішальне значення в узгодженні цього важливого тимчасового лага з дотриманням інтересів виробників і споживачів конкретних видів товару мають дані вивчення особливостей їх попиту в торгівлі по сезонах.
Знання сезонних особливостей попиту на окремі товари має важливе значення для торгівлі як галузі народного господарства: розробка заходів щодо підвищення ефективності торгівлі, поліпшенню організації торгівлі, підвищенню культури обслуговування покупців. Виявлення особливостей попиту населення на товари по сезонах важливо для розробки науково обгрунтованих нормативів, дозволяє уникнути нераціональних витрат і втрат.
Таким чином, стосовно до комерційної діяльності, науково обгрунтована постановка мети вивчення внутрішньорічної динаміки передбачає не тільки вирішення задачі по пом'якшенню сезонної нерівномірності обсягу товарообігу. З метою найкращого використання умов, що сприяють виробництву, обігу та споживання товарів, необхідно всебічно і глибоке вивчення в рядах внутрішньорічної динаміки даних, що відображають сезонні підйоми цих процесів.
При статистичному вивченні в рядах внутрішньорічної динаміки сезонних коливань вирішуються наступні два взаємопов'язані завдання: виявлення специфіки розвитку досліджуваного явища в внутрішньорічної динаміці; вимір сезонних коливань досліджуваного явища з побудовою моделі сезонної хвилі.
На специфіку зміни рівнів рядів внутрішньорічної динаміки можуть впливати як фактори, що утворюють їх складові компоненти (тренд, періодичні коливання, випадкові відхилення), так і зовнішні причини, обумовлені характером збору і обробки вихідної інформації.
Статистичні ряди внутрішньорічної динаміки зазвичай складаються за матеріалами поточної звітності. Однією з неодмінних умов статистичного вивчення сезонних коливань є те, що ряди динаміки повинні бути приведені до порівнянної увазі. При цьому треба мати на увазі, що разновеликие за тривалістю місяці і квартали річних періодів є однією з причин, що впливають на зміни рівнів рядів внутрішньорічної динаміки. Для усунення цієї причини об'ємні величини перераховуються в середні величини, що характеризують інтенсивність розвитку досліджуваного явища в одиницю часу. Це має важливе значення для підвищення точності показників сезонних коливань.
1.5 Поняття часового ряду
У статистиці, обробці сигналів і багатьох інших областях під тимчасовим поруч розуміються послідовно виміряні через деякі (часто рівні) проміжки часу дані. Аналіз часових рядів об'єднує методи вивчення часових рядів, як намагаються зрозуміти природу точок даних (звідки вони взялися? Що їх породило?), Так і намагаються побудувати прогноз. Прогнозування часових рядів полягає в побудові моделі для передбачення майбутніх подій ґрунтуючись на відомих подій минулого, передбачення майбутніх даних до того як вони будуть виміряні. Типовий приклад - пророкування ціни відкриття біржі грунтуючись на попередній її діяльності.
Поняття аналіз часових рядів використовується для того, щоб відокремити цю задачу в першу чергу від більш простих завдань аналізу даних (коли немає природного порядку надходження спостережень) і, по-друге, від аналізу просторових даних, в якому спостереження найчастіше пов'язані з географічним положенням. Модель часового ряду в загальному сенсі відображає ідею, що близькі в часі спостереження будуть тісніше пов'язані, ніж віддалені. Крім того, моделі часових рядів часто використовують односкерований порядок по часу в тому сенсі, що значення в ряду виражаються в деякому вигляді через минулі значення, а не через наступні
Методи аналізу часових рядів часто ділять на два класи: аналіз в частотній області і аналіз в тимчасовій області. Перший ґрунтується на спектральному аналізі і віднедавна вейвлетного аналізі, і може розглядатися в якості не використовують моделі методів аналізу, добре підходять для досліджень на етапі розвідки. Методи аналізу в тимчасовій області також мають безмодельное підмножина, що складається з крос-кореляційного аналізу і автокореляційного аналізу, але саме тут з'являються частково і повністю певні моделі часових рядів.
Інформаційною базою для аналізу економічних процесів є динамічні і тимчасові ряди. Сукупність спостережень деякого явища (показника), впорядкована залежно від послідовнос...
