Analiza vremenskih serija otvara nove načine razvoja

S obzirom na analizu vremenske serije ne kao apstraktni statistički koncept, već kao fenomen široko korišten u praksi, možemo zaključiti da je ova tema vrlo relevantna za danas da proučava niz procesa. Posebno je potražnja u gospodarskoj aktivnosti čovjeka, stoga se većina primjera u popularnoj znanstvenoj literaturi daje upravo iz perspektive njegove uporabe u tom kontekstu. Ali opseg studije i evaluacije vremenskih serija ne završava tamo.

Većina definicija vremenske serije u mnogočemu nas podsjeća na proces prikupljanja statističkih podataka, a sastoji se u preciznoj fiksaciji stvarnih pokazatelja u određenim vremenskim razmacima, mjereno na način koji daje najveću pouzdanost. Drugim riječima, za opisivanje bilo kojeg fenomena, koristi se grafikon u kojem su vremenski indeksi mjerenja fiksirani na apscisiji i njegovim stvarnim fizičkim veličinama na osi ordinata.

Zapravo, metode analize vremenskih serija stvorile su osnovu za opisivanje mnogih fizičkih zakona i tehničkih procesa. Njihova generalizacija omogućila je da se opisni proces smanji na određeni matematički izraz. No, svi se procesi nisu mogli uklopiti u okvir jasnih formula. No rješenje dvaju glavnih problema nije otkazano. Oni su:

- definicija prirode serije;

- prognoziranje.

Dakle, analiza vremenske serije dobio je dodatni poticaj njegovom razvoju, au svom arsenalu je bio bogat skup alata i metoda.

Klasičan primjer vremenske serije bio je niz koji je 1976. predložio Box i Jenkins. Na primjeru proučavanja aktivnosti mjesečnog međunarodnog zračnog prijevoza dvanaest godina u razdoblju od 1949. do 1960. godine, pokazali su prisutnost dviju komponenti: gotovo linearni trend i sezonske promjene. Kada se rast prometa stalno povećava, a ovisno o godišnjem dobu, bilo je povremenih mrlja prelijevanja i propadanja aktivnosti. Slična vrsta opisa naziva se modelom s multiplicativnom sezonalnošću.

Iste godine ista kutija i Jenkins predložio vrlo zanimljiva u smislu predviđanja, ali vrlo dugotrajan i složen način autoregresijski integriran pomični prosjek (Arima).

Prilikom proučavanja procesa koji su podložni vanjskim utjecajima, propagacija je primila praktičnu metodu prekinutih vremenskih serija. Opisana je osamdesetih godina prošlog stoljeća. Bit metode sastoji se u proučavanju procesa nakon intervencije u sustavu izvana. Analiza vremenskih serija bila je procjena uvođenja novih metoda upravljanja, korištenja raznih znanja i utjecaja zakonodavne procese i drugima.

Spektralna analiza Vremenske se serije pojavile na temelju prethodnih metoda. Među kriterijima vrednovanja ove metode jasno je vidljivo razdoblje i učestalost. Prilično široko korišten u izračunima kompleksni brojevi, Fourierova transformacija.

Bogatstvo metoda i metoda koje uključuju analizu vremenskih serija potvrđuje koliko je to plodno tlo za daljnja istraživanja. Uostalom, opisi tih procesa su težak i zahtijevaju određenu količinu iskustva od analitičara. Snažan skok u razvoju osobne računalne tehnologije doveo je do zaključka ove vrste analize na novu kvalitativnu razinu. A sveprisutno širenje interneta donijelo je rezultate nedavnih istraživanja na ovom području dostupnim širokoj kategoriji.

To nije vremenski niz analiza, koristi uspješan igrač u Forex tržište, to je proučavanje razvoja rasporedi tvrtke omogućuje menadžer za razvoj istinski strateški politika i procjena tržište pruža široko polje djelovanja za marketingu i menadžera, omogućujući vam da prilagodite razinu cijena i asortiman prodanih proizvoda ili usluga u svrhu dobivanja maksimalne koristi.

Svaka metoda analize zaslužuje posebnu pažnju i zahtijeva temeljitu studiju. A ako ste zainteresirani za barem jedan od njih, onda je svrha članka postignuta.