Тренд, сезонность и цикл

Основными составляющими временного ряда являются тренд и сезонная компонента. Составляющие этих рядов могут представлять собой либо тренд, либо сезонную компоненту.

Тренд является систематической компонентой временного ряда, которая может изменяться во времени.

Трендом называют неслучайную функцию, которая формируется под действием общих или долговременных тенденций, влияющих на временной ряд.

Примером тенденции может выступать, например, фактор роста исследуемого рынка.

Автоматического способа обнаружения трендов во временных рядах не существует. Но если временной ряд включает монотонный тренд (т.е. отмечено его устойчивое возрастание или устойчивое убывание), анализировать временной ряд в большинстве случаев нетрудно.

Существует большое разнообразие постановок задач прогнозирования, которое можно подразделить на две группы [24]: прогнозирование односерийных рядов и прогнозирование мультисерийных, или взаимовлияющих, рядов.

Группа прогнозирование односерийных рядов включает задачи построения прогноза одной переменной по ретроспективным данным только этой переменной, без учета влияния других переменных и факторов.

Кроме деления на классы по односерийности и многосерийности, ряды также бывают сезонными и несезонными.

Последнее деление подразумевает наличие или отсутствие у временного ряда такой составляющей как сезонность, т.е. включение сезонной компоненты.

Сезонная составляющая временного ряда является периодически повторяющейся компонентой временного ряда.

Свойство сезонности означает, что через примерно равные промежутки времени форма кривой, которая описывает поведение зависимой переменной, повторяет свои характерные очертания.

Свойство сезонности важно при определении количества ретроспективных данных, которые будут использоваться для прогнозирования.

Рассмотрим простой пример. На рис. 6.2. приведен фрагмент ряда, который иллюстрирует  поведение переменной "объемы продажи товара Х" за период, составляющий один месяц. При изучении кривой, приведенной на рисунке, аналитик не может сделать предположений относительно повторяемости формы кривой через равные промежутки времени.

Однако при рассмотрении более продолжительного ряда (за 12 месяцев), изображенного на рис. 6.3, можно увидеть явное наличие сезонной компоненты. Следовательно, о  сезонности продаж можно говорить только, когда рассматриваются данные за несколько месяцев.