Zaman dizisinin analizi yeni gelişme yollarını açıyor

Zaman serilerinin soyut istatistiksel bir kavram olarak değil, pratikte yaygın olarak kullanılan bir olgu olarak incelendiğinde, bu konunun bir takım süreçleri incelemek için bugün çok önemli olduğu sonucuna varabiliriz. Özellikle insanın ekonomik faaliyetinde talep edilmektedir, bu nedenle popüler bilim literatüründeki örneklerin çoğuna, bu bağlamda onun kullanımı açısından bakılmaktadır. Fakat çalışma kapsamı ve zaman serilerinin değerlendirilmesi burada sona ermez.

Birçok açıdan bir zaman dizisinin tam tanımı, bize herhangi bir istatistiksel bilgi toplama sürecini hatırlatmakta ve belirli göstergelere göre gerçek göstergelerin kesin olarak sabitlenmesinden oluşmaktadır ve en yüksek güvenirliği sağlayacak şekilde ölçülmüştür. Başka bir deyişle, herhangi bir fenomeni tarif ederken, ölçümün zaman endekslerinin, yatay eksende, absis ekseni üzerinde gerçek fiziksel büyüklükleri üzerinde sabitlendiği bir grafik kullanılır.

Aslında, zaman serisi analiz yöntemleri birçok fiziki kanun ve teknik süreci tanımlamanın temelini oluşturdu. Genelleştirmeleri açıklama sürecinin belli bir matematiksel ifadeye indirgenmesine izin verdi. Ancak tüm işlemler açık formüllerin çerçevesine uymuyordu. Fakat iki temel sorunun çözümü iptal edilmemiştir. Bunlar:

- serinin niteliğinin belirlenmesi;

- Tahmin.

Bu yüzden, zaman serilerinin analizi, gelişimine ilave bir teşvik verildi ve cephaneliğinde zengin araçlar ve yöntemler seti çıktı.

Bir zaman serisinin klasik bir örneği 1976'da Box ve Jenkins tarafından önerilen seridir. 1949-1960 döneminde on iki yıl boyunca aylık uluslararası hava taşımacılığının etkinliğinin incelenmesine ilişkin örnekte iki bileşenin varlığı gösterildi: pratik olarak doğrusal bir eğilim ve mevsimsel değişiklikler. Trafik artışı sürekli olarak arttıkça ve mevsime bağlı olarak ara sıra, sıçrama ve aktivite bozulması noktaları olmuştur. Bu tür bir açıklama, çarpıcı mevsimselliğe sahip model olarak adlandırılmıştır.

Aynı yıl, aynı Box ve Jenkins tahmin açısından çok ilginç, ancak Autoregressive Integrated Secondary Moving Average'ın (ARPSS) çok zahmetli ve karmaşık bir yöntem sundu.

Dış etkilere maruz kalan süreçler incelendiğinde, yaygınlaştırma, kesintili zaman serileri için pratik bir yöntem aldı. Geçen yüzyılın 80'inde anlatıldı. Metodun özü, sisteme müdahale ettikten sonra süreçleri dışardan incelemektir. Zaman serilerinin analizi, yeni yönetim yöntemlerinin tanıtılması, çeşitli know-how kullanımı, kanun yapım süreçlerinin etkisi vb. Değerlendirildi.

Zaman serilerinin spektral analizi önceki yöntemlere dayanarak ortaya çıktı. Bu yöntem için değerlendirme kriterleri arasında açıkça görünür dönem ve sıklık vardır. Kompleks sayılar, Fourier dönüşümleri hesaplamalarda oldukça yaygın olarak kullanılır.

Zaman serilerinin analizini içeren yöntem ve yöntemlerin bolluğu, bu toprağın daha verimli araştırılmalarının ne kadar verimli olduğunu teyit eder. Sonuçta, bu süreçlerin açıklamaları hantaldır ve analiste belirli bir deneyim tecrübesi gerektirir. Kişisel bilgisayar teknolojisinin geliştirilmesinde güçlü bir sıçrama, bu analiz türünün yeni bir nitel düzeye gelmesine yol açtı. Ve İnternetin her yerde yaygınlaştırılması, bu alandaki son çalışmaların sonuçlarını geniş bir kategori için hazır hale getirmiştir.

Bir zaman serisi analizi değil, Forex piyasasında başarılı bir oyuncu kullanan, liderin doğru stratejik hattı geliştirmesine imkân tanıyan şirketin gelişim çizelgelerinin incelenmesi ve piyasa değerlendirmesi, satılan ürün veya hizmetlerin fiyat seviyesini ve aralığını ayarlamaya izin veren pazarlamacılar ve yöneticiler için kapsamlı bir faaliyet alanı sağlıyor Maksimum fayda elde etme amacı.

Her analiz metodu özel bir önem arzetmektedir ve kapsamlı bir çalışma gerektirmektedir. Ve en az bir tanesi ile ilgileniyorsanız, o zaman makale amacına ulaşılmıştır.