3. Идентификация временных рядов
Структуру временного ряда в некоторых случаях можно определить графически. Это касается, например, таких компонент ряда, как тренд и сезонные колебания. Однако чистую случайность иногда по ошибке воспринимают как наличие определенной структуры, и, наоборот, за шумом можно не розгледгги существования структуры. Поэтому нужны методы или инструменты, с помощью которых можно было бы свести на нет эффект влияния шума, после чего выяснить характеристики ряда, необходимые для построения соответствующей прогнозово'1 модели. Как правило, сначала выясняют, с каким процессом придется работать - стационарным или нестационарным. Для любого нестационарного ряда важно определить признак его нестационарности: или описывается он детерминированным трендом, или является интегрированным процессом и описывается стохастичним трендом (линейным или нелинейным), определить наличие периодической составной.
Стационарный временной ряд - это процесс, для которого математическое ожидание и дисперсия существуют и являются постоянными величинами, которые не изменяются во времени, а автокореляцшна (автоковаріаційна) функция зависит лишь от разности между двумя моментами времени t1 - t2 = τ и не зависит от конкретного периода времени.
Типы нестационарных временных рядов. По видам нестационарности временные ряды, которые применяют в экономической практике, распределяют на ряды типа: TS, DS, тренд-сезонные, нелинейные.