Сезонность

Материал из MachineLearning.

Версия от 11:28, 9 января 2009; Баранов Александр (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

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.);