Рассматривая анализ временных рядов не как отвлечённое статистическое понятие, как обширно применяемое на практике явление, можно прийти к выводу, что эта тема очень животрепещуща на сегодня для исследования целого ряда процессов. В особенности она нужна в экономической деятельности человека, потому большая часть примеров в научно-популярной литературе даны конкретно исходя из убеждений её использования в данном контексте. Но на этом сфера использования исследования и оценки временных рядов не завершается.

Само определение временного ряда почти во всем припоминает нам процесс сбора хоть какой статистической инфы, и заключается в чётком фиксировании в определённые интервалы времени реальных характеристик, измеренных методом, дающим самую большую достоверность. Другими словами при описании хоть какого явления употребляется график, где на оси абсцисс фиксируются временные характеристики измерения, а на оси ординат её реальные физические величины.

На самом деле способы анализа временных рядов в своё время легли в базу описания многих физических законов и технических процессов. Их обобщение позволило процесс описания свести к определённому математическому выражению. Но не все процессы смогли вписаться в рамки чётких формул. А решение 2-ух главных заморочек никто не отменял. Ими являются:

— определение природы ряда;

— прогнозирование.

Так анализ временных рядов получил дополнительный стимул к собственному развитию, а в его арсенале появился обеспеченный набор инструментов, способов.

Традиционным примером временного ряда стал ряд, предложенный в 1976 году Боксом и Дженкинсом. На примере исследования активности месячных интернациональных авиаперевозок за двенадцать лет в период 1949-1960 годов они проявили наличие 2-ух составляющих: фактически линейного тренда и сезонных конфигураций. Когда рост перевозок непреклонно повышался, а зависимо от сезона временами наблюдались участки всплеска и затухания активности. Схожий тип описания получил заглавие модели с мультипликативной сезонностью.

В этом же году те же Бокс и Дженкинс предложили очень увлекательный в плане прогнозирования, но очень трудозатратный и непростой способ Авторегрессивного Проинтегрированного Скользящего Среднего (АРПСС).

При исследовании процессов, подверженных воздействию снаружи, распространение получил практический способ прерванных временных рядов. Он был описан в 80–х годах прошедшего века. Суть способа заключается в исследовании процессов после вмешательства в систему снаружи. Анализ временных рядов был должен дать оценку введению новых способов управления, использованию разных ноу-хау, воздействию процессов законотворчества и пр.

Спектральный анализ временных рядов появился на базе прошлых способов. Посреди критериев оценивания по этому способу отчётливо просматривается период и частота. Достаточно обширно употребляются в расчётах всеохватывающие числа, преобразования Фурье.

Обилие способов и методов, которые использует анализ временных рядов, подтверждает, как благодатна эта почва для последующих исследовательских работ. Ведь описания этих процессов довольно громоздки и требуют определённого опыта от аналитика. Мощнейший скачок в развитии индивидуальной вычислительной техники привёл к выводу данного вида анализа на новый высококачественный уровень. А повсеместное распространение сети Веб сделало доступными для широкой категории результаты последних исследовательских работ в этой области.

Что, как не анализ временных рядов, употребляет удачный игрок на рынке Форекс, конкретно исследование графиков развития предприятия позволяет руководителю выработать верную стратегическую линию, а оценка рынка дает пространное поле деятельности для рекламщиков и менеджеров, позволяя корректировать уровень цен и ассортимент реализуемой продукции либо услуг с целью получения наибольшей выгоды.

Каждый способ анализа заслуживает особенного внимания и просит досконального исследования. И если вас хоть какой-то из них заинтриговал, то цель статьи достигнута.