Моделирование колебаний
Моделирование сезонных и циклических колебаний
Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда
Существует несколько подходов к анализу структуры временных рядов, содержащих сезонные или циклические колебания. Моделирование циклических колебаний в целом осуществляется аналогично моделированию сезонных колебаний, поэтому мы рассмотрим только методы моделирования последних.
Простейший подход – расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней и построение аддитивной или мультипликативной модели временного ряда. Общий вид аддитивной модели следующий:

Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой
, сезонной
и случайной
компонент. Общий вид мультипликативной модели выглядит так:

Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как произведение трендовой, сезонной и случайной компонент. Выбор одной из двух моделей осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний. Если амплитуда колебаний приблизительно постоянна, строят аддитивную модель временного ряда, в которой значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов. Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, строят мультипликативную модель временного ряда, которая ставит уровни ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.
Построение аддитивной и мультипликативной моделей сводится к расчету значений
,
и
для каждого уровня ряда. Процесс построения модели включает в себя следующие шаги.
- Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней.
- Расчет значений сезонной компоненты
. - Устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных
в аддитивной или
в мультипликативной модели. - Аналитическое выравнивание уровней
или
и расчет значений
с использованием полученного уравнения тренда. - Расчет полученных по модели значений
или
. - Расчет абсолютных и/или относительных ошибок.
Если полученные значения ошибок не содержат автокорреляции, ими можно заменить исходные уровни ряда и в дальнейшем использовать временной ряд ошибок
для анализа взаимосвязи исходного ряда и других временных рядов.
Подробнее методику построения каждой из моделей рассмотрим на примерах.
Пример 3. Построение аддитивной модели временного ряда.
Обратимся к данным об объеме потребления электроэнергии жителями района за последние четыре года, представленным в табл. 3.
В примере 2 было показано, что данный временной ряд содержит сезонные колебания периодичностью 4. Объемы потребления электроэнергии в осенне-зимний период времени (I и IV кварталы) выше, чем весной и летом (II и III кварталы). По графику этого ряда можно установить наличие приблизительно равной амплитуды колебаний. Это свидетельствует о возможном существовании в ряде аддитивной модели. Рассчитаем ее компоненты.
Шаг 1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого найдем уже центрированные четырехчленные скользящие средние по формулам:
,
и т.д.
Шаг 2. Найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними.
Таблица 5
Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели
| № квартала | Потребление электроэнергии | Центрированная скользящая средняя | Оценка сезонной компоненты |
|
| ||
| 6,0 | |||
| 4,4 | |||
| 5,0 | 6,250 | -1,250 | |
| 9,0 | 6,450 | 2,550 | |
| 7,2 | 6,625 | 0,575 | |
| 4,8 | 6,875 | -2,075 | |
| 6,0 | 7,100 | -1,100 | |
| 10,0 | 7,300 | 2,700 | |
| 8,0 | 7,450 | 0,550 | |
| 5,6 | 7,625 | -2,025 | |
| 6,4 | 7,875 | -1,475 | |
| 11,0 | 8,125 | 2,875 | |
| 9,0 | 8,325 | 0,675 | |
| 6,6 | 8,375 | -1,775 | |
| 7,0 | |||
| 10,8 |
Используем эти оценки для расчета значений сезонной компоненты
(табл. 6). Для этого найдем средние за каждый квартал (по всем годам) оценки сезонной компоненты
. В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна нулю
.
Для данной модели имеем:
.
Определим корректирующий коэффициент:
.
Рассчитаем скорректированные значения сезонной компоненты как разность между ее средней оценкой и корректирующим коэффициентом
:
.
Таблица 6