рівними вагами виду (4) позволяетвиделіть лише лінійний тренд. Якщо ж тренд насамом справі нелинеен, то згладжування часового ряду, содержащегонелінейний тренд, дає спотворені його значення. p align="justify"> Змінна середня Спенсера дозволяє отримувати точниеоценкі тренда, вираженого поліномами до третьої степенівключітельно.
Розглянемо тепер власне метод Шіскіна-Ейзенпресса. [1]
Вихідний ряд вирівнюється ковзної середньої (4). Робиться це, як і в методі Четверикова, з тією метою, щоб не спотворити сезонну компоненту . Якби ми іспользоваліскользящую середню з іншим періодом ковзання, то це призвело б до зміни як амплітуди, так
і форми сезонної хвилі.
Розраховуються залишкові значення:
,
або
.
Обчислюються середні значення залишкового ряду в целомпо ряду
і по місяцях (кварталами) : p align="justify"> (16)
Знаходиться попередня оцінка середньої сезоннойволни
(17) і будується новий ряд, відносно вільний від сезоннойкомпоненти
. (18) До ряду застосовується згладжування скользящейсредней Спенсера :
. (19) Знаходиться поліпшена оцінка сезонної компоненти:
. (20)
2. Ряд Фур'є і його використання для прогнозування динаміки з сезонними коливаннями. Оцінювання параметрів ряду Фур'є. Застосування ряду Фур'є до залишковим величинам і до перших разностям
Адекватні моделі прогнозу повинні враховувати безліч чинників. Один з них - наявність періодичних коливань в ряду динаміки показників. p align="justify"> Періодичний часовий ряд можна задати чотирма параметрами:
. Середнім значенням ;
. Періодом P або частотою f;
. Амплітудою A;
. Фазою Ф.
Період (P) - це інтервал часу, необхідний для того, щоб часовий ряд почав повторюватися.
Частота часового ряду (f) - це величина, зворотна періоду.
В
Амплітуда часового ряду (A) - це відхилення від середнього рівня до пік...
