Какие методы используются для анализа и прогнозирования временных рядов в бизнесе и экономике?

Некоторые методы, которые используются для анализа и прогнозирования временных рядов в бизнесе и экономике:

• Стационарность. 1 Это свойство временного ряда, которое означает, что его средние и стандартные отклонения не меняются со временем. 1 Если ряд стационарный, то его можно легко анализировать и прогнозировать. 1
• Автокорреляция. 12 Это мера корреляции между значениями ряда с разницей во времени. 1 Если временной ряд имеет высокую автокорреляцию, это означает, что значения ряда в разные периоды времени имеют сильную связь между собой. 1
• Спектральный анализ. 12 Методы спектрального анализа, такие как периодограммы и спектрограммы, визуализируют частотные компоненты в данных временных рядов, что полезно для определения периодичности и циклических закономерностей. 2
• Методы экстраполяции. 1 Это методы, которые используют значения предыдущих периодов для прогнозирования будущих значений ряда. 1 К ним относятся метод скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание и метод Хольта-Винтерса. 1
• Методы машинного обучения. 1 Это методы прогнозирования, которые используют данные прошлых значений ряда в качестве входных данных для модели обучения. 1 К ним относятся регрессия и нейронные сети. 1
• Прогнозирование с помощью SARIMA. 1 Этот метод использует модель SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average). 1 Она объединяет в себе методы авторегрессии, интегрированного скользящего среднего и сезонности, что позволяет прогнозировать будущие значения ряда на основе его предыдущих значений с учётом сезонных паттернов. 1