Анализа временских серија отвара нове начине развоја

Узимајући у обзир анализу временских серија не каоапстрактни статистички концепт, али као феномен који се широко користи, можемо закључити да је ова тема веома релевантна за данас да проучава низ процеса. Посебно се тражи у економској делатности човека, стога је већина примера у популарној науци литературе дато управо са становишта његове употребе у овом контексту. Но, подручје истраживања и евалуација временских серија се не завршава тамо.

Сама дефиниција временске серије у многим погледимаподсећа на процес сакупљања било које статистичке информације и састоји се у прецизном фиксирању стварних индикатора у одређеним временским интервалима, мерено на начин који даје највећу поузданост. Другим ријечима, приликом описивања било које феномене, кориштен је графикон гдје су временски индекси мерења фиксирани на абсциси и стварним физичким количинама на оси ордината.

У ствари, методе анализе временских серија у његовојвреме је представљало основу за описивање многих физичких закона и техничких процеса. Њихова генерализација омогућила је смањивање описа описа на одређени математички израз. Али нису сви процеси могли да се уклопе у оквир јасних формула. Али решење два главна проблема није отказано. Они су:

- одређивање природе серије;

- прогнозирање.

Дакле, анализа временских серија добила је додатни подстицај његовом развоју, а у свом арсеналу појавио се богат скуп алата, метода.

Класичан пример временске серије био је серија,предложен 1976. године Бок анд Јенкинс. На примеру проучавања активности месечног међународног ваздушног саобраћаја за дванаест година у периоду 1949-1960, показали су присуство две компоненте: скоро линеарни тренд и сезонске промене. Када се раст промета стабилно повећао, ау зависности од сезоне, дошло је до повремених места прскања и пропадања активности. Сличан тип описа назива се модел са мултипликативном сезоналношћу.

Исте године, исти Бок и Јенкинс су понудили веома интересантне у смислу предвиђања, али веома тежак и сложен метод Ауторегрессиве Интегратед Сецондари Мовинг Авераге (АРПСС).

У проучавању захваћених процесаИзвана се проширила практична метода прекинутих временских серија. Описана је 80-их година прошлог века. Суштина методе је проучавање процеса након интервенције у систему извана. Анализа временских серија требала је оцјењивати увођење нових метода управљања, кориштење различитих кнов-хов-а, утјецај процеса доношења закона итд.

Појавила се спектрална анализа временских серијана основу претходних метода. Међу критеријумима за оцењивање ове методе је јасно видљив период и учесталост. Комплексни бројеви, Фоуриерове трансформације, широко се користе у прорачунима.

Обиље метода и техника које користеанализа временских серија потврђује колико је ово земљиште плодно за даљња истраживања. На крају крајева, описи ових процеса су прилично гломазни и захтијевају одређено искуство од аналитичара. Снажан скок у развоју личног рачунарства довео је до закључивања ове врсте анализе на нови квалитативни ниво. Широко распрострањено ширење Интернета омогућило је широкој категорији најновије резултате истраживања у овој области.

Шта, ако не анализу временских серија, користиуспјешан играч на Форек тржишту, то је истраживање графикона развоја предузећа који омогућава менаџеру да развије праву стратешку линију, а тржишна процјена пружа широко поље активности за маркетиншке стручњаке и менаџере, омогућујући вам да прилагодите ниво цијена и асортиман проданих производа или услуга како би максимизирали користи.

Свака метода анализе заслужује посебну пажњу и захтијева темељито проучавање. Ако сте барем један од њих заинтересовани, онда је циљ чланка постигнут.