Biorąc pod uwagę analizę szeregów czasowych, nie jest jakabstrakcyjna koncepcja statystyczna i jako zjawisko powszechnie stosowane w praktyce, możemy stwierdzić, że temat ten jest dziś bardzo istotny dla badania wielu procesów. Jest to szczególnie pożądane w działalności gospodarczej człowieka, dlatego większość przykładów w literaturze popularno-naukowej podano właśnie z punktu widzenia jej zastosowania w tym kontekście. Nie ogranicza to jednak zakresu stosowania badania i oceny szeregów czasowych.
Sama definicja szeregu czasowego jest w dużej mierzeprzypomina nam o procesie gromadzenia wszelkich informacji statystycznych i polega na wyraźnym ustalaniu w określonych odstępach czasu rzeczywistych wskaźników mierzonych w sposób zapewniający najwyższą wiarygodność. Innymi słowy, przy opisywaniu dowolnego zjawiska stosuje się wykres, w którym wskaźniki czasowe pomiaru są ustalone na osi odciętych, a jego rzeczywiste wielkości fizyczne na osi rzędnych.
Zasadniczo metody analizy szeregów czasowych w ichczas stanowił podstawę opisu wielu praw fizycznych i procesów technicznych. Ich uogólnienie pozwoliło sprowadzić proces opisu do pewnego wyrażenia matematycznego. Ale nie wszystkie procesy były w stanie zmieścić się w ramach przejrzystych formuł. I nikt nie anulował rozwiązania dwóch głównych problemów. Są to:
- określenie charakteru serii;
- prognozowanie.
Tak więc analiza szeregów czasowych otrzymała dodatkową zachętę do jej rozwoju, aw jej arsenale pojawił się bogaty zestaw narzędzi i metod.
Klasycznym przykładem szeregu czasowego jest seria,zaproponowane w 1976 roku przez Boxa i Jenkinsa. Na przykładzie badania aktywności miesięcznego międzynarodowego transportu lotniczego przez dwanaście lat w latach 1949–1960 wykazano obecność dwóch składników: trendu prawie liniowego i zmian sezonowych. Gdy wzrost natężenia ruchu stale wzrastał, w zależności od pory roku, okresowo obserwowano obszary gwałtownego wzrostu i osłabienia aktywności. Ten rodzaj opisu nazywa się modelem o multiplikatywnej sezonowości.
W tym samym roku ten sam Boxing i Jenkins zaproponowali bardzo interesujące pod względem prognozowania, ale bardzo pracochłonne i złożone metody autoregresywnej zintegrowanej średniej ruchomej (ARPSS).
Podczas studiowania procesów, których to dotyczyz zewnątrz praktyczna metoda przerywanych szeregów czasowych zyskała na dystrybucji. Zostało to opisane w latach 80. ubiegłego wieku. Istotą metody jest badanie procesów po interwencji w systemie z zewnątrz. Analiza szeregów czasowych miała na celu ocenę wprowadzenia nowych metod przywództwa, wykorzystania różnych know-how, wpływu procesów legislacyjnych itp.
Pojawiła się analiza spektralna szeregów czasowychna podstawie poprzednich metod. Wśród kryteriów oceny tej metody okres i częstotliwość są wyraźnie widoczne. Dość szeroko stosowane w obliczeniach są liczby zespolone, przekształcenia Fouriera.
Wiele metod i technik, które wymagająanaliza szeregów czasowych potwierdza, jak żyzna jest ta ziemia do dalszych badań. W końcu opisy tych procesów są dość kłopotliwe i wymagają pewnego doświadczenia od analityka. Ogromny skok w rozwoju komputerów osobistych doprowadził do zakończenia tego typu analiz do nowego poziomu jakościowego. A wszechobecność Internetu udostępniła szerokiej kategorii wyniki ostatnich badań w tej dziedzinie.
Czego używa, jeśli nie analiza szeregów czasowychodnoszący sukcesy gracz na rynku Forex, to badanie harmonogramów rozwoju przedsiębiorstwa pozwala menedżerowi opracować odpowiednią linię strategiczną, a ocena rynku zapewnia szeroki zakres działań dla marketerów i menedżerów, umożliwiając dostosowanie poziomu cen i asortymentu sprzedawanych produktów lub usług w celu maksymalizacji korzyści.
Każda metoda analizy zasługuje na szczególną uwagę i wymaga dokładnych badań. A jeśli choć jeden z nich Cię zainteresuje, cel artykułu został osiągnięty.
