Сезонность

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
-
<!-- Эта статья дорабатывается -->
+
'''Эта статья находится в разработке'''
В экономике многие явления характеризуются периодически повторяющимися сезонными эффектами. Соответственно временные ряды, их отражающие, содержат периодические сезонные колебания. Эти ряды и их колебания можно представить как генерируемые моделями двух основных типов: моделями с мультипликативными и с аддитивными '''коэффициентами сезонности'''.
В экономике многие явления характеризуются периодически повторяющимися сезонными эффектами. Соответственно временные ряды, их отражающие, содержат периодические сезонные колебания. Эти ряды и их колебания можно представить как генерируемые моделями двух основных типов: моделями с мультипликативными и с аддитивными '''коэффициентами сезонности'''.

Версия 11:35, 9 января 2009

Эта статья находится в разработке

В экономике многие явления характеризуются периодически повторяющимися сезонными эффектами. Соответственно временные ряды, их отражающие, содержат периодические сезонные колебания. Эти ряды и их колебания можно представить как генерируемые моделями двух основных типов: моделями с мультипликативными и с аддитивными коэффициентами сезонности.

Модели первого типа имеют вид:

x_t~=~\xi_t+\epsilon_t

\xi_t = a_{l,t}f_t,

где динамика величины a_{l,t} характеризует тенденцию развития процесса;

f_t, f_{t-1},..., f_{t-l+1} — коэффициенты сезонности;

l — количество фаз в полном сезонном цикле (если ряд представляет месячные наблюдения, то в экономике обычно l = 12, при квартальных данных l = 4 и т. п.);

\epsilon_t — неавтокоррелированный шум с нулевым математическим ожиданием.

Модели второго типа записываются как:

x_t~=~\xi_t+\epsilon_t

\xi_t = a_{l,t}+g_t,

где величина a_{l,t} описывает тенденцию развития процесса;

g_t, g_{t-1},..., g_{t-l+1} — аддитивные коэффициенты сезонности;

l — количество фаз в полном сезонном цикле;

Личные инструменты