時系列分析を抽象的な統計的概念ですが、実際に広く使用されている現象として、このトピックは今日、多くのプロセスの研究に非常に関連していると結論付けることができます。それは特に人間の経済活動で需要があり、したがって、人気のある科学文献のほとんどの例は、この文脈での使用の観点から正確に与えられています。しかし、時系列の調査と推定を使用する範囲はそれだけではありません。
時系列の定義そのものは主に統計情報を収集するプロセスを思い出させ、最高の信頼性を提供する方法で測定された、特定の間隔で実際の指標を明確に修正することで構成されます。言い換えれば、現象を説明するときは、測定の時間インジケーターが横軸に固定され、その実際の物理値が縦軸に固定されているグラフが使用されます。
実際、時系列を独自に分析する方法時間は、多くの物理法則と技術プロセスの説明の基礎を形成しました。それらの一般化により、記述のプロセスを特定の数式に減らすことができました。しかし、すべてのプロセスが明確な公式の枠組みに適合することができたわけではありません。そして、2つの主要な問題の解決をキャンセルした人は誰もいませんでした。彼らです：
-シリーズの性質の決定;
-予測。
このように、時系列分析はその開発のための追加の推進力を受け取り、豊富なツールと方法のセットがその兵器庫に現れました。
時系列の典型的な例は、シリーズです。BoxとJenkinsによって1976年に提案されました。 1949- 1960年の12年間の毎月の国際航空輸送の活動を研究した例によって、彼らは2つの要素の存在を示しました：ほぼ線形の傾向と季節変化。トラフィックの増加が着実に増加したとき、そして季節に応じて、活動のスパイクと減衰が定期的にありました。このタイプの記述は、乗法季節性モデルと呼ばれます。
同じ年に、同じBoxとJenkinsは、予測に関して非常に興味深いが、自己回帰和分移動平均（ARIMA）の非常に面倒で複雑な方法を提案しました。
影響を受けるプロセスを研究するとき外部からは、時系列を中断する実用的な方法が普及しています。それは前世紀の80年代に記述されました。この方法の本質は、システムへの外部干渉後のプロセスの研究にあります。時系列分析は、新しい管理方法の導入、さまざまなノウハウの使用、立法プロセスの影響などを評価することになっています。
時系列のスペクトル分析が登場以前の方法に基づいています。この方法の評価基準の中で、期間と頻度がはっきりと見えます。複素数とフーリエ変換は、計算で広く使用されています。
を含む方法と方法の豊富さ時系列分析は、この土壌がさらなる研究のためにどれほど肥沃であるかを確認します。結局のところ、これらのプロセスの説明は非常に面倒であり、アナリストの経験が必要です。パーソナルコンピューティング技術の開発における強力な飛躍は、このタイプの分析の結論を新しい定性的レベルに導きました。そして、インターネットの普及により、この分野の最新の研究結果を幅広いカテゴリーで利用できるようになりました。
時系列分析ではないにしても、何を使用するか外国為替市場で成功したプレーヤー、それはマネージャーが正しい戦略ラインを開発することを可能にする企業開発スケジュールの研究であり、市場評価はマーケターとマネージャーに幅広い活動分野を提供し、価格レベルと範囲を調整することを可能にします最大の利益を得るために販売された製品またはサービスの。
それぞれの分析方法には特別な注意が必要であり、徹底的な調査が必要です。そして、それらの少なくとも1つに興味がある場合は、記事の目的が達成されます。
