Trattare l'analisi delle serie temporali non comeun concetto statistico astratto, ma come fenomeno ampiamente utilizzato nella pratica, possiamo concludere che questo argomento è oggi molto rilevante per lo studio di una serie di processi. È particolarmente richiesto nell'attività economica umana, quindi la maggior parte degli esempi nella letteratura scientifica popolare sono forniti proprio dal punto di vista del suo uso in questo contesto. Ma lo scopo dell'utilizzo dello studio e della stima delle serie temporali non finisce qui.
La definizione stessa di serie storica è in gran partericorda il processo di raccolta di qualsiasi informazione statistica e consiste nel fissare chiaramente indicatori reali a determinati intervalli, misurati in modo da dare la massima affidabilità. In altre parole, quando si descrive un fenomeno, viene utilizzato un grafico, in cui gli indicatori di misurazione del tempo sono registrati sull'asse delle ascisse e i suoi valori fisici reali sull'asse delle ordinate.
In effetti, i metodi per analizzare le serie temporali in proprioil tempo ha costituito la base per la descrizione di molte leggi fisiche e processi tecnici. La loro generalizzazione ha permesso di ridurre il processo di descrizione a una certa espressione matematica. Ma non tutti i processi sono stati in grado di inserirsi nel quadro di formule chiare. E nessuno ha annullato la soluzione di due problemi principali. Loro sono:
- determinazione della natura della serie;
- previsione.
Pertanto, l'analisi delle serie temporali ha ricevuto un ulteriore impulso per il suo sviluppo e nel suo arsenale è apparso un ricco set di strumenti e metodi.
Un classico esempio di serie temporale è la serie,proposto nel 1976 da Box e Jenkins. Utilizzando l'esempio dello studio dell'attività di trasporto aereo internazionale mensile per dodici anni nel periodo 1949-1960, hanno mostrato la presenza di due componenti: un andamento quasi lineare e variazioni stagionali. Quando la crescita del traffico aumentava costantemente, ea seconda della stagione, si verificavano periodicamente picchi e cali di attività. Questo tipo di descrizione è chiamato modello di stagionalità moltiplicativo.
Nello stesso anno, gli stessi Box e Jenkins hanno proposto un metodo molto interessante in termini di previsione, ma molto laborioso e complesso di Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Quando si studiano i processi colpiti dadall'esterno si è diffuso il metodo pratico delle serie temporali interrotte. È stato descritto negli anni '80 del secolo scorso. L'essenza del metodo risiede nello studio dei processi dopo l'interferenza esterna nel sistema. L'analisi delle serie temporali avrebbe dovuto valutare l'introduzione di nuove modalità di gestione, l'utilizzo di diverse conoscenze, l'impatto dei processi legislativi, ecc.
L'analisi spettrale delle serie temporali è apparsa susulla base di metodi precedenti. Tra i criteri di valutazione di questo metodo sono chiaramente visibili il periodo e la frequenza. I numeri complessi, le trasformate di Fourier sono ampiamente utilizzate nei calcoli.
L'abbondanza di metodi e modi che coinvolgonol'analisi delle serie temporali conferma quanto sia fertile questo terreno per ulteriori ricerche. Dopotutto, le descrizioni di questi processi sono piuttosto macchinose e richiedono una certa esperienza da parte dell'analista. Un potente balzo nello sviluppo della tecnologia del personal computing ha portato alla conclusione di questo tipo di analisi a un nuovo livello qualitativo. E l'ubiquità di Internet ha reso disponibili i risultati delle ultime ricerche in questo settore a un'ampia categoria.
A cosa serve, se non l'analisi delle serie temporali?un attore di successo nel mercato Forex, è lo studio dei programmi di sviluppo aziendale che consente al manager di sviluppare la corretta linea strategica e la valutazione del mercato fornisce un ampio campo di attività per marketer e manager, consentendo di regolare il livello e la gamma dei prezzi di prodotti o servizi venduti al fine di ottenere i massimi benefici.
Ogni metodo di analisi merita un'attenzione speciale e richiede uno studio approfondito. E se sei interessato ad almeno uno di essi, l'obiettivo dell'articolo è stato raggiunto.
