2015-05-18
1682
К простейшим моделям временных рядов относятся модели тренда и модели сезонности. Тренд представляет собой устойчивое изменение уровня показателя в течение длительного времени. Сезонность характеризует устойчивые внутригодовые колебания уровня показателя. К более сложным моделям временных рядов относятся, например, модель адаптивного прогноза и авторегрессионая модель. Основная особенность моделей этого класса состоит в том, что они объясняют поведение временного ряда исходя из его предыдущих значений.
Модели временного ряда предназначены для объяснения(прогноза) уровня ряда 
фактором времени t.Это значит, что экзогенной переменной модели временного ряда служит переменная t, а эндогенной переменной является уровень ряда , представленный в виде некоторой функции независимой переменной t. Переменная служит количественной характеристикой некоторого экономического объекта, поэтому изменения этой переменной во времени определяется факторами:
1) «Вековые воздействия» Факторы. Результирующие влияние которых на данный объект на протяжении длительного отрезка времени не изменят своего направления. Факторы порождают монотонную составляющую в структуре .
2) Циклические воздействия. факторы, результирующие влияние которых на объект совершает законченный круг в течение некоторого фиксированного промежутка времени t
3) Случайные воздействия. Факторы, результирующие влияние которых на объект с высокой скоростью меняет направление и интенсивность
Пять простейших моделей тенденции:
Символом 
обозначим некоторую периодическую функцию с заданным периодом T. Простейший пример
= 
Другим примером периодической функции с целочисленным периодом T является =b,d,t+…+ 
=1-если остаток от деления значения t на 
0- Во всех других случаях
В итоге получаются традиционные модели временного ряда
= 
- аддитивная модель(когда амплитуда циклической составляющей не зависит от времени t)
= 
-мультипликативная модель
