1-2 ДӘріс : уақыт қатарларын талдау: экономикалық МӘні мен түсінігі және түрлері



Дата04.12.2023
өлшемі1,44 Mb.
#194920
Байланысты:
1 -2 лекция ук


1-2 ДӘРІС :УАҚЫТ ҚАТАРЛАРЫН ТАЛДАУ: ЭКОНОМИКАЛЫҚ МӘНІ МЕН ТҮСІНІГІ ЖӘНЕ ТҮРЛЕРІ
Уақыт қатарлары-бұл бірнеше уақыт кезеңіндегі кез-келген индикатордың мәндерінің реттелген тізбегі. Уақыт қатарын қарапайым деректерді іріктеуден ажырататын негізгі сипаттама-берілген өлшеу уақыты немесе рет-ретімен өзгеру нөмірі.Уақыт қатарының мысалы: биржалық курс, қаржылық бағалар, ауа-райы, үйде қуат тұтыну және тіпті адамның салмағы.Деректерді іріктеу мысалы: дүкен клиенттерінің электрондық пошталары
Уақыт қатарларының қолдану сферасы-Уақыт қатарлары не үшін қолданылады?
Уақыт қатарлары келесі сағат/күн/ай/жыл көрсеткіштерімен не болатынын анықтау маңызды болған кезде аналитика мен болжау үшін қолданылады: мысалы, мобильді қосымшаны күніне қанша қолданушы жүктеп алады.
Уақыт қатарларының қандай түрлері бар?

  • уақыт қатарлары детерминистік және кездейсоқ болып табылады: біріншісі кездейсоқ функцияның мәндеріне негізделген (айлардағы күндер саны туралы бірқатар мәліметтер); екіншісі-кездейсоқ шаманы жүзеге асырудың нәтижесі.

Уақыт қатарларының деңгейлері қандай?

  • Уақыт қатарларының жеке бақылаулары осы қатардың деңгейлері деп аталады. Әрбір уақыт қатары екі элементтен тұрады: 1) уақыт мәндері; 2) оларға сәйкес келетін қатар деңгейлерінің мәндері.

Уақыт қатарларын болжау дегеніміз не?
Уақыт қатарларын болжау дегеніміз-өткен кезеңдердің мәліметтерін болашаққа жалғастыру, онда бұл мәндер әлі қол жетімді емес. Болжау, әдетте, тауарлық-материалдық құндылықтар, өндірістік қуаттылық және қызметкерлер саны сияқты салаларды оңтайландыру үшін жасалады.
Уақыттық қатар түрлері

  1. бір айнымалыға тиесілі

  2. бірнеше айнымалыға тиесілі

Параметрлер бойынша:

  1. Бірдей аралықта

  2. Бірдей емес аралықта

  3. Моменттік

  4. Интервалды

Көрсеткіштер өлшемдері бойынша;

  1. Бір өлшемді

  2. Көп өлшемді

Көрсеткіштер формасы бойынша:

  1. Абсолютті

  2. Салыстырмалы

  3. Орташа мән

Көрсеткіштердің толықтығы бойынша:

  1. Толық

  2. Толық емес

Көрсеткіштердің кездейсоқтығы бойынша:

  1. Кездейсоқ

  2. Детерминацияланған

Белгіленген трендтің болуымен

  1. Стационарлық

  2. Стационарлық емес

Уақыт қатарларының компоненттері

  1. Тренд - қатарлар деңгейінің бірқалыпты ұзақ мерзімді өзгеруі

  2. Маусымдылық – тұрақты кезеңі бар қатар деңгейінің циклдік өзгеруі

  3. Циклділік – ауыспалы кезеңмен қатар деңгейінің өзгеруі(экономикалық циклдер, күн белсенділігінің кезеңдері)

  4. Қате (Е) – қатардың болжанбайтын кездейсоқ компоненті

  5. Ақ шуыл (кездейсоқ ауытқу)- Уақыт бойынша үздіксіз және тұрақты амплитудасы бар, жоғарғы және төменгі шектермен шектелген, құрамы кең жолақты жиілікте біркелкі таралған шуыл түрі.

Сурет-1.Тренд





Сурет-2.Маусымдылық





Сурет-3.Циклділік



Сурет-4.Ақ шуыл.



Dow Jones индексі— американдық нарықтық индекстердің ең көнесі. Ол американдық қор нарықтарының өнеркәсіптік компонентінің дамуын бақылау үшін құрылды


Уақыт қатарларының типтері

  1. Детерминистік уақыт сериясы-кездейсоқ аспектілері немесе көрсеткіштері жоқ серия: оны формуламен білдіруге болады. Бұл дегеніміз, біз көрсеткіштердің бұрын қалай әрекет еткенін талдап, болашақта олардың мінез-құлқын дәл болжай аламыз.

  2. Анықталмайтын (детерминистік емес) уақыт қатарының кездейсоқ аспектісі бар және болашақ әрекеттерді болжау қиындай түседі. Мұндай көрсеткіштердің табиғаты кездейсоқ

Уақыт қатарының типтері
Уақыт қатарларын тенденциялардың болуы немесе болмауы байланысты маусымдық әсер ету арқылы бөлуге болады:

  • стационарлық уақыт қатары – Стационарлық уақыт қатарларында статистикалық қасиеттер уақытқа тәуелді емес, сондықтан нәтижені болжау оңай. Мысалы, ҚР туу көрсеткіші. Әрине, бұл көптеген факторларға байланысты, бірақ оның төмендеуін немесе өсуін болжауға болады: туудың айқын маусымдылығы жоқ.

  • Стационарлық емес уақыт қатары – статистикалық қасиеттер уақыт өте келе өзгереді. Олар маусымдық әсерлерді, трендтерді және уақыт көрсеткішіне байланысты басқа құрылымдарды көрсетеді. Мысалы, авиакомпаниялардың халықаралық ұшулары. Белгілі бір бағыттардағы жолаушылар саны маусымға байланысты өзгереді.

Уақыт қатарларын болжау әдістері

  • Модели ARMA и ARIMA

  • Prophet

  • Facebook Core Data Science

  • Экспоненциалды тегістеу әдісі бойынша болжам

  • Аддитивті және мультипликативті модельдер


Достарыңызбен бөлісу:




©www.engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет