Modele szeregów czasowych z trendem

Modele szeregów czasowych z trendem
Model szeregu czasowego, w którym występuje tendencja rozwojowa oraz wahania przypadkowe , a rolę zmiennej objaśniającej odgrywa zmienna czasowa nazywamy modelem tendencji rozwojowej. Zapis modelu jest następujący:
yt = f(t) + t dla t = 1, 2, .... ,n
gdzie:
f(t) - funkcja czasu, charakteryzująca tendencję rozwojową szeregu, nazywana funkcją trendu,
t - zmienna losowa, charakteryzująca efekty oddziaływania wahań przypadkowych.
Zadanie wyznaczenia funkcji f(t) jest nazywane wygładzaniem (wyrównywaniem) szeregu czasowego. Najczęściej stosowane metody wygładzania to:
Metody analityczne, przy pomocy których określamy postać analityczną funkcji trendu i jej parametry;
Metody adaptacyjne, w których nie zakłada się stałej postaci analitycznej trendu, lecz przeciwnie, zakłada się, że dla każdego okresu ocenę poziomu trendu buduje się jako pewną przeciętną z tego rodzaju ocen dokonanych w poprzednich okresach.
... zobacz całą notatkę