2.1 Тренд-сезонная модель прогнозирования

Основная цель создания моделей экономической динамики - сделать прогноз развития изучаемого процесса на предстоящий промежуток времени. Прогнозирование социально-экономических показателей на основе временного ряда относится к одномерным методам прогнозирования, базирующимся на экстраполяции, т.е. на продлении на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. При таком подходе предполагается, что прогнозируемый показатель формируется под воздействием большого количества факторов. Выделить все факторы обычно невозможно, к тому же по значениям факторов часто отсутствует информация. В этом случае ход изменения данного показателя связывают не с факторами, а с течением времени, что проявляется в использовании одномерных временных рядов. То есть, используется максимально возможный уровень агрегированности действующих факторов.[1]

Построение модели временного ряда осуществляется по традиционной схеме, которая состоит из следующих этапов:

Графическое представление и описание поведения временного ряда.

На основании анализа исходного процесса (исследования свойств стационарности, вида автокорреляционной функции) выводится суждение о наличии трендовой составляющей.

Выделение и удаление закономерных составляющих временного ряда, зависящих от времени: тренда, сезонных и циклических составляющих.[2]

Выделение и удаление низко- или высокочастотных составляющих процесса (фильтрация).

Исследование случайной составляющей временного ряда, оставшейся после удаления перечисленных выше составляющих.

Построение (подбор) математической модели для описания случайной составляющей и проверка ее адекватности.

Прогнозирование будущего развития процесса, представленного временным рядом.

Исследование взаимодействий между различными временными рядами.[3]