Biorąc pod uwagę analizę szeregów czasowych, a nie jako abstrakcyjne pojęcia statystycznej i jest powszechnie stosowana w praktyce, zjawisko, możemy stwierdzić, że ten temat jest dzisiaj bardzo istotne dla badania wielu procesów.Jest to szczególnie zapotrzebowanie w działalności gospodarczej człowieka, tak że większość przykładów w literaturze naukowej i popularne są z punktu widzenia jego zastosowania w tym kontekście.Ale zakres badań i oceny wykorzystania szeregu czasowego kończy.
bardzo definicja szeregów czasowych w wielu aspektach przypomina nam o procesie gromadzenie informacji statystycznych i chёtkom zamocowanie w określonych odstępach czasu mierzonych wskaźników rzeczywistych sposób, dając największą niezawodność.Innymi słowy, w opisie każdego zjawiska wykorzystywane wykresie, gdzie odcięta stałego pomiaru wskaźników czasu i rzędnej jego rzeczywisty rozmiar fizyczny.
W rzeczywistości, metody analizy szeregów czasowych w jednym czasie stanowiły podstawę opisu wielu praw fizycznych i procesów technicznych.Ich synteza pozwoliła proces zmniejszyć opis do konkretnego wyrażenia matematycznego.Jednak nie wszystkie procesy, w stanie dopasowania do ramy czystej formuły.Roztwór dwóch głównych problemów nie został odwołany.Są to:
- określić charakter serii;
- prognozowanie.
Do analizy szeregów czasowych otrzymał dodatkowy impuls do jego rozwoju, w jego arsenale pojawiła bogaty zestaw narzędzi i metod.
klasycznym przykładem szeregu czasowego była seria zaproponowany w 1976 roku przez Box i Jenkins.Na przykład, badanie aktywności międzynarodowej miesięcznie ruchu lotniczego przez dwanaście lat w okresie 1949-1960 lat, wykazały istnienie dwóch elementów: prawie liniowy trend i zmian sezonowych.Gdy wzrost ruchu stale wzrasta, a w zależności od pory roku okresowo obserwowano części aktywności rozerwanie i tłumiącego.Ten rodzaj opisu nazywany jest model z multiplikatywny sezonowości.
W tym samym roku to samo Box i Jenkins zaproponował bardzo ciekawe z punktu widzenia prognozowania, ale bardzo czasochłonne i trudne metody autoregresji średniej ruchomej (zintegrowany ARIMA).
badanie procesów podlegających wpływom zewnętrznym, rozpiętość była praktyczna metoda przerwania szeregów czasowych.Został on opisany w latach 80. ubiegłego wieku.Istota tego sposobu polega na badaniu procesu po interwencji układu z zewnątrz.Analiza szeregów czasowych była ocena wprowadzanie nowych metod zarządzania, korzystanie z innego know-how, wpływy stanowienia prawa, itp analizy
Spectral szeregów czasowych pojawił się na podstawie poprzednich metod.Wśród kryteriów oceny dla tej metody jest to wyraźnie widoczne w czasie i częstotliwości.Dość szeroko stosowane do obliczania liczby zespolonej, przekształcenie Fouriera.
bogactwo metod i technik, które polega na analizie szeregów czasowych potwierdza, jak żyzna ziemia do dalszych badań.Opis tych procesów są kłopotliwe i wymaga pewnego doświadczenia z analitykiem.Potężny skok w rozwoju osobistym technologii komputerowej doprowadził do zawarcia tego typu analizy do nowego poziomu.Ale wszechobecność Internetu udostępnił do ogólnej kategorii najnowszych badań w tej dziedzinie.
Co nie jest analiza szeregów czasowych, wykorzystuje udaną graczem na rynku Forex, jest to badanie wykresów firmy pozwala menedżer rozwijania prawdziwie linii strategicznej i ocena rynku oferuje szerokie pole dla marketerów i menedżerów, co pozwala na dostosowanie poziomu cen i asortymentu produktów sprzedawanych lubusług w celu uzyskania maksymalnych korzyści.
Każda metoda analizy zasługuje na szczególną uwagę i wymaga dokładnego zbadania.A jeśli któryś z nich interesuje, celem artykułu jest osiągnięty.
