Сезонность

Материал из MachineLearning.

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:

,

где динамика величины характеризует тенденцию развития процесса;

, ,..., — коэффициенты сезонности;

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

— неавтокоррелированный шум с нулевым математическим ожиданием.

Модели второго типа записываются как:

,

где величина описывает тенденцию развития процесса;

, ,..., — аддитивные коэффициенты сезонности;

— количество фаз в полном сезонном цикле;