Сезонность

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 3: Строка 3:
-
где динамика величины <tex>a_l,t</tex> характеризует тенденцию развития процесса;
+
где динамика величины <tex>a_(l,t)</tex> характеризует тенденцию развития процесса;
fu ft-x, •••> h-i + i~ коэффициенты сезонности;
fu ft-x, •••> h-i + i~ коэффициенты сезонности;
/ — количество фаз в полном сезонном цикле (если ряд
/ — количество фаз в полном сезонном цикле (если ряд

Версия 11:14, 9 января 2009

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 a_(l,t) характеризует тенденцию развития процесса; fu ft-x, •••> h-i + i~ 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.); et — неавтокоррелированный шум с нулевым математи- ческим ожиданием. Модели второго типа записываются как: где величина (h, t описывает тенденцию развития процес- са; , ёи gt -it •... gt - г + i—аддитивные коэффициенты сезон- ности; / — количество фаз в полном сезонном цикле:

Личные инструменты