як правило, відповідні циклам ділової активності, - спаду, пожвавлення, зростання, застою.
Після аналізу тренду і циклічних коливань слід виокремити з часового ряду сезонні коливання всередині року. Обсяг продажів і сума виручки в зимові місяці можуть бути вище, ніж в літні. Нерівномірна протягом року динаміка відноситься і до інших показників ділової активності, наприклад до цін на окремі види товарів, транспортним витратам, до витрат по збуту і т.д.
Випадкові коливання з названих вище складових часового ряду не можна заздалегідь передбачити. Це постачання матеріалів низької якості, поломка устаткування, небудь надзвичайні обставини в господарській діяльності. Такі коливання являють собою безладні відхилення, які важливо враховувати при оцінці можливої вЂ‹вЂ‹точності використовуваної моделі прогнозування.
Для виділення тренда використовують різні прийоми згладжування, в тому числі ковзних середніх і експоненціальне. Ковзаючі середні можуть розраховуватися за трьома, п'яти, семи значень часового ряду або по парних значень. Від кількості пікселів при вичленуванні ковзають середніх залежить ступінь згладжування, зняття коливань по відношенню до лінії тренда. Використання малої кількості значень полегшує розрахунки, проте знижує можливість отримання об'єктивного тренда.
Для усунення коливань у ряді значень можна використовувати експоненціальне згладжування. Розрахунок згладжених значень в цьому випадку проводиться за алгоритмом
S t = br/>
де S t - поточне згладжена значення;
S t -1 - попереднє згладжена значення;
X t - поточне значення часового ряду;
О± - Згладжуюча константа. br/>
згладжуються константа виступає в якості ваг. Найчастіше використовується її значення в межах від 0,1 до 0,3. Для конкретних випадків доводиться підбирати прийнятне значення згладжує константи, маючи на увазі, що чим менше значення, тим менш воно чутливе до змін тренда в даному часовому ряді. Мале значення константи призводить до більшого згладжування, а більша її значення більш точно відображає зміни тренда.
З видаленням горизонту прогнозу достовірність розрахунків буде знижуватися.
Звернемося до сезонної складової часового ряду. Сезонні коливання досить часто супроводжують динаміку, наприклад, в торговій і збутової діяльності, у ряді виробництв добувної та переробної, у харчовій промисловості. При оцінці сезонних коливань використовуються два методи - додавання і множення.
Перший доцільно застосовувати тоді, коли сезонні складові щодо постійні по всьому аналізованого періоду. Значення часового ряду в цьому випадку представляє собою суму тренда і сезонної складової.
Метод множення доцільно використовувати, коли сезонні коливання пропорційні значенням тренда по всьому періоду. Значення часового ряду представлятимуть собою твір тренда і сезонної складової, розрахован...
