|
3.2 Mavsumiy komponentlar modellari
Vaqt seriyasidagi mavsumiy ta'sir trendning "fonida" o'zini namoyon qiladi va uni aniqlash tendentsiyani oldindan baholashdan so'ng mumkin bo'ladi. (Bu erda spektral tahlil usullari ko'rib chiqilmaydi, bu esa mavsumiy komponentning spektrga qo'shgan hissasini seriyaning boshqa tarkibiy qismlarini hisoblamasdan ajratishga imkon beradi) Darhaqiqat, oylik ma'lumotlarning chiziqli ravishda o'sib borishi bir xil nomdagi nuqtalarda xuddi shunday ta'sirga ega bo'ladi - bu yanvarda eng kichik va dekabrda eng kattasi; ammo, bu erda mavsumiy ta'sir haqida gapirish juda qiyin: chiziqli tendentsiyani hisobga olmaganda, biz mavsumiylik umuman yo'q bo'lgan qatorni olamiz. Shu bilan birga, yangi yil kartalarining oylik savdosini tavsiflovchi seriyalar, xuddi shu xususiyatga ega bo'lishiga qaramay (yanvarda minimal sotuvlar va dekabrda maksimal darajalarda), ehtimol bu tendentsiyaga nisbatan o'zgarib turadi, bu bizga ularni ko'rsatishga imkon beradi dalgalanmalar mavsumiy ta'sir sifatida.
Eng oddiy holatda, mavsumiy ta'sir o'zini qat'iy davriy qaramlik shaklida namoyon qilishi mumkin.
Hamma uchun t qayerda t - mavsumiylik davri.
Umumiy holda, qiymatlar oralig'ida joylashgan t funktsional bog'liqlik bilan bog'lanishi mumkin, ya'ni
Masalan, mavsumiy effektning o'zida tebranishlar amplitudasining o'zgarishini aks ettiruvchi trend komponenti bo'lishi mumkin.
Agar mavsumiy effekt ketma-ket qo'shimcha ravishda kiritilgan bo'lsa, unda mavsumiy effekt modeli quyidagicha yozilishi mumkin
bu erda mantiqiy, aks holda ko'rsatkich, o'zgaruvchilar, davr ichida har bir soat tsikli uchun bitta t mavsumiylik. Shunday qilib, bir qator oylik ma'lumotlar uchun \u003d 0 hamma uchun t , har yili yanvar oyidan tashqari, buning uchun \u003d 1 va boshqalar. At koeffitsienti yanvar qiymatlarining trenddan og'ishini, fevral qiymatlarining og'ishini va boshqalarni ko'rsatadi. Mavsumiylik koeffitsientlari qiymatlaridagi noaniqlikni olib tashlash uchun odatda reparametrizatsiya sharti deb ataladigan qo'shimcha cheklov kiritiladi.
Mavsumiy effekt multiplikativ bo'lgan taqdirda, ya'ni
indikator o'zgaruvchilaridan foydalangan holda ketma-ket model sifatida yozilishi mumkin
Ushbu modeldagi koeffitsientlar odatda mavsumiy indekslar deb ataladi.
To'liq multiplikatsion qator uchun
odatda logaritma operatsiyasi bilan chiziqli protsedurani amalga oshiradi
Mavsumiy effektning taqdim etilgan modellarini "indikator" deb atashga rozi bo'laylik. Agar mavsumiy ta'sir etarlicha "silliq" bo'lsa - harmonikaga yaqin bo'lsa, "harmonik" vakolatxonadan foydalaning
,
qaerda d - amplituda, w - chastota sharoitlari (vaqt birligiga radianlarda), a - to'lqin fazasi. Chunki faza odatda oldindan noma'lum. Oxirgi ifoda quyidagicha yoziladi
Tanlovlar VA va IN odatda regressiya yordamida taxmin qilish mumkin. Burchak chastotasi w mashhur deb hisoblanadi. Agar uyg'unlik sifati bilan birga qoniqarsiz bo'lib chiqsa w asosiy to'lqin, model qo'shimcha ravishda birinchi harmonikani o'z ichiga oladi (ikki barobar ko'paytirilgan asosiy chastota 2 bilan) w), agar kerak bo'lsa, ikkinchisi va shunga o'xshashlar. Printsipial jihatdan ikkita vakolatxonadan: ko'rsatkich va uyg'unlik, kamroq parametrlarni talab qiladiganini tanlash kerak.
3.3 Aralashuv modeli
Serial tebranishlaridan sezilarli darajada oshib ketadigan ta'sir bo'lgan aralashuv "impuls" yoki "qadam" xarakteriga ega bo'lishi mumkin.
Impuls ta'siri qisqa muddatli: u boshlangandan so'ng deyarli darhol tugaydi. Bosqichli ta'sir uzoq muddatli va barqaror. Umumiy aralashuv modeli
bu erda aralashuv deb ta'riflangan ketma-ketlikning deterministik komponentining qiymati;
O'rtacha koeffitsientni harakatga keltirish;
Ikki turdan birining ekzogen o'zgaruvchisi;
("Qadam"), yoki ("impuls")
vaqtning aniq momenti aralashuv momenti deb ataladigan joy.
4. Belgilash usullari tendentsiyasi
3.1-bo'limda keltirilgan ketma-ket spetsifikatsiyalar vaqtning parametrli funktsiyalari. Parametrlarni baholash usuli bo'yicha amalga oshirilishi mumkin eng kichik kvadratchalar regressiya tahlilida bo'lgani kabi. Regressiya tahlilining statistik shartlari (sahifaga qarang) ko'pincha vaqt qatorlarida bajarilmasa ham (ayniqsa, 5-bet - o'zaro bog'liq bo'lmagan buzilishlar), shunga qaramay, agar model to'g'ri ko'rsatilgan bo'lsa va kuzatuvlar orasida katta chegara bo'lmasa, trend tendentsiyalari taxminiy hisoblanadi. . Regressiya tahlilining talablarini buzish koeffitsientlarning bahosiga emas, balki ularning statistik xususiyatlariga ta'sir qiladi, xususan, tasodifiy komponentning dispersiyasi va model koeffitsientlarining ishonch intervallari buzilgan.
Adabiyotlarda o'zaro bog'liq buzilishlar sharoitida baholash usullari tasvirlangan, ammo ularni qo'llash kuzatuvlarning o'zaro bog'liqligi to'g'risida qo'shimcha ma'lumotlarni talab qiladi.
Trendni aniqlashdagi asosiy muammo shundaki, vaqtinchalik hamma narsa uchun bitta spetsifikatsiyani topish mumkin emas, chunki jarayon sharoitlari o'zgaradi. Ushbu o'zgaruvchanlikni hisobga olish, agar tendentsiya prognozlash maqsadida hisoblangan bo'lsa, ayniqsa muhimdir. Bu vaqt seriyasining o'ziga xos xususiyati: "uzoq o'tmish" bilan bog'liq ma'lumotlar joriy davr modeli parametrlarini baholash uchun ahamiyatsiz, foydasiz yoki hatto "zararli" bo'ladi. Shuning uchun vaqt ketma-ketligini tahlil qilishda ma'lumotlarni tortish protseduralari keng qo'llaniladi.
Shartlarning o'zgaruvchanligini hisobga olish uchun ketma-ket model ko'pincha hech bo'lmaganda parametrlarni baholash darajasida moslashuvchanlik xususiyatiga ega. Moslashuvchanlik, yangi kuzatuvlar mavjud bo'lganda parametrlarni baholash osonlikcha qayta hisoblanishi ma'nosida tushuniladi. Albatta, odatdagi eng kichkina kvadratchalar usuli ham har safar taxminlarni qayta hisoblash orqali, hisoblash jarayonida eski ma'lumotlar va yangi kuzatuvlarni o'z ichiga olgan holda moslashuvchan bo'lishi mumkin. Biroq, har bir yangi qayta hisoblash o'tmishdagi baholarning o'zgarishiga olib keladi, moslashuvchan algoritmlar bu kamchiliklardan xoli.
Do'stlaringiz bilan baham: |
