Відкрити головне меню

Тренд (від англ. Trendтенденція) — загальна тенденція при різнонаправленому русі, визначена загальною спрямованістю змін показників часового ряду. Графіки можуть описуватись різними рівняннями - лінійними, логарифмічними, степеневими і т.д.. Фактичний тип графіка встановлюють за графічним зображенням даних часового ряду, шляхом усереднення показників часового ряду, на основі статистичної перевірки гіпотези про сталість параметрів графіка.

Тренд — різні автори дають різні визначення але в широкому розумінні, тренд — це тривала зміна рівня середнього випадкового процесу.

ВизначенняРедагувати

Найпростішим прикладом є лінійний тренд + шум, відповідно до якого спостереження в момент  , це випадкова змінна  , що визначається як:

 ,

де  ,   — константи,   — випадкова помилка з нульовим середнім.

Рівень середнього визначається як  ; та інколи називається трендовою складовою. Деякі автори називають трендом нахил  ; тоді тренд — це зміна рівня середнього за одиницю часу. Зазвичай, сенс тренду випливає із контексту його вживання.

Тренд в наведеному рівнянні є детермінованою функцією та інколи називається глобальним лінійним трендом. Якщо параметри   та   можуть змінюватись з часом, то такий тренд називають локальним. Як варіант, тренд може зростати пропорційно квадрату часу.

Аналіз часових рядів з трендами залежить від задачі:

  • обчислення тренду, усунення випадкових відхилень;
  • обчислення та усунення тренду з метою дослідження відхилень.

Наявність сезонних коливань також має вплив на методи дослідження трендів.

Наближення кривоюРедагувати

Докладніше: Апроксимація

Традиційним методом обробки даних, що містять несезонний тренд є апроксимація (наближення) простою функцією, такою, як наприклад, деякий поліном, крива Ґомперца або логістична крива[1][2]. Крива Ґомперца визначається як:

 

де   — параметри,  , а логістична крива визначається як:

 

Для всіх кривих цього виду, наближена функція визначає тренд, а залишки — оцінку рівня випадкових коливань.

ФільтруванняРедагувати

Іншим методом аналізу трендів є застосування лінійного фільтру, що перетворює часовий ряд   на   шляхом застосування лінійного перетворення:

 ,

де   — набір коефіцієнтів (ваг). Якщо сума коефіцієнтів дорівнює 1, то такий фільтр називають ковзаючим середнім.

ПриміткиРедагувати

  1. Levenbach and Reuter. Forecasting trending time series with relative growth rate models // Technometrics. — 1976.
  2. Meade. The use of growth curves in forecasting market development - a review of appraisal // J. of Forecasting. — 1984.

Джерела інформаціїРедагувати

  • Chris Chatfield (1996). The Analysis of Time Series, an Introduction (вид. 5-те). Chapman & Hall/CRC. с. 33. 

Дивіться такожРедагувати