Метод экстраполяции

Метод экстраполяции известен также под названием «анализ временных последовательностей» (time series analysis). Временной ряд формируется из последовательности случайных величин, например, объем продаж продукции в день, неделю, месяц и т.д. Метод экстраполяции основывается на предположении, что будущие события полностью определяются прошлыми событиями.

Анализ данных временного ряда, состоящий в анализе изменений измеренных величин, требует выделить четыре составляющие, характеризующие изменчивость: тренд, циклически е колебания, сезонные колебания, случайные колебания.

Тренд. Данную составляющую можно рассматривать в качестве общей направленности изменений (тенденции), вызванных воздействием случайных и неслучайных факторов на протя- женном отрезке времени. Тренд описывает рост или убывание измеряемой величины (рис. 5.1, а).

Случайные колебания (изменения) величин – это флуктуация без скачков. Они сопровождают все виды изменений параметров системы (рис. 5.1). Эти составляющие инициированы случайными событиями, которые при данных условиях могут, как произойти, так и не произойти. Причем имеется определенная вероятность p(0 ≤ p ≤ 1) наступления случайного события. Например, случайные колебания в объеме производства могут быть вызваны следующими причинами: кратковременными отказами оборудования, задержками в поставках материалов, разбалансированностью процесса и др. О причинах случайного события известно, и, как правило, они повторяются. Только нельзя точно предугадать время его наступления и силу. Поэтому определяется вероятность наступления этого события. Случайные колебания система способна погасить при условии, что имеются демпфирующие емкости, резервные мощности, гибкие производства.

Неслучайные колебания – это скачки, внесенные непредсказуемыми событиями, например, отказами оборудования и отключением электроэнергии на продолжительный срок, низким качеством поставленного материала, отказом поставщика или потребителя и др.

Циклические колебания. Помимо тренда ряда значений, часто очевидно присутствие цикли- ческой составляющей (рис. 5.1, б). Эта составляющая показывает цикл колебания относительно тренда для периода свыше одного года. Цикличность колебаний финансовых и экономических показателей часто соответствует циклам деловой активности: резкому спаду, оживленному росту, застою.

Сезонные колебания (рис. 5.1, в). Многие ряды значений демонстрируют периодичность колебаний на протяжении года и более. Таким образом, сезонные колебания отражают зависимость измеряемой величины от времени года. Их можно вычислить после анализа тренда и циклических колебаний.

Характер изменения измеряемой величины (например, объем продаж) по периодам времени

Рис. 5.1. Характер изменения измеряемой величины (например, объем продаж) по периодам времени

Материалы по теме

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *