Временные ряды в прогнозировании (Лекция - III)
Продолжаем изучать теорию прогнозирования. Объектом нашего изучения в этот раз являются временные ряды и возможность их применения в прогнозировании. Дело в том, что наиболее распространенным способом прогнозирования является прогнозирование на основе временных рядов (динамических рядов, рядов динамики, хронологических рядов). От названия суть не меняется. Временной ряд описывает изменение какого-либо показателя во времени.
Составные элементы временного ряда:
- Показатели уровней ряда.
- Периоды времени (например, годы или месяцы) или моменты времени (определенные даты).
Пример интервального временного ряда:
Пример моментного временного ряда:
Численность населения России
Такой прогноз возможен по причине того, что в социально-экономических процессах существует так называемая инерционность.
Инерционность бывает двух видов:
- Инерционность первого рода – это инерционность взаимосвязей.
- Инерционность второго рода – это инерционность в развитии отдельных сторон процесса (темпов, направления, колеблемости).
Условия применения
Прогнозирование на основе временных рядов как любой метод прогнозирования имеет условия применения.Данный подход с успехом может применяться лишь в краткосрочном прогнозировании. Собственно говоря, краткосрочный прогноз не имеет строгих рамок. Я бы сказал, что временные ряды можно использовать для прогнозирования на один период вперед. Возможно прогнозирование на более длительный срок, но в этом случае надежность прогноза снижается. Более того, чем дальше период прогноза отстоит от текущего момента, тем больше вероятность того, что существующая тенденция изменится. Тем не менее, даже в долгосрочном прогнозе, использование временных рядов возможно, если оно лежит в основе инерционного сценария развития и применяется на ряду с другими методами.
Для прогноза необходимо также определенное информационное обеспечение, а именно достоверная информация о развитии исследуемого явления минимум за пять периодов (временной ряд).
Структура временного ряда
В общем виде временной ряд можно представить следующим образом:
- детерминированная составляющая временного ряда.
- стохастическая (случайная) составляющая временного ряда.
Детерминированную составляющую можно объяснить, описать с помощью математической модели. Стохастическая составляющая формируется под воздействием большого числа случайных факторов, не отраженных в прогнозной модели. Однако в модели возможно отразить закономерность изменения случайной компоненты.
В детерминированную составляющую могут входить три элемента:
- Эволюционная составляющая.
- Циклическая составляющая.
- Сезонная составляющая.
Циклическая составляющая формируется под воздействием долговременных циклических факторов.
Сезонная составляющая показывает колебания показателя в течение года.
Таким образом, прогнозирование на основе временных рядов заключается в создании модели, в которой независимой переменной является время, а зависимой - исследуемый показатель. Следует уточнить, что целью прогнозиста является не построение модели наиболее точно описывающий явление в прошлом, а модель наиболее точно прогнозирующую развитие явления в будущем.