Анализ временных рядов

Многие данные маркетинговых исследований представляются для различных интервалов времени, например на ежегодной, ежемесячной и другой основе. Такие данные называютсявременными рядами. Анализ временных рядов направлен на выявление трех видов закономерностей изменения данных: трендов, цикличности и сезонности.

Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные свойства развития выражают различные уравнения трендов: линейные, параболические, экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть форма тренда из чисто теоретических соображений. По фактическому динамическому ряду тип тренда устанавливают на основе графического изображения, путем осреднения показателей динамики, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметра тренда.

Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом (солнечная активность, урожайность отдельных культур, экономическая активность). Такие явления, как правило, не являются предметом исследования маркетологов, которых обычно интересует динамика проблемы на относительно коротком интервале времени.

Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого года. Они являются предметом изучения маркетологов (спрос на газонокосилки, на отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток и т.д.). Выявленные закономерности носят регулярный характер, и их вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.

Прогноз по тренду учитывает факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет учитывать разные варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый признак. Прогноз по тренду охватывает все факторы, а в регрессионную модель невозможно включить более 10—20 факторов.

Временные ряды могут использоваться также в целях более глубокого прогнозного анализа, например объема продаж. Целью анализа в данном случае являются разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярности эволюции факторов внешней среды, что делает возможным использование экстраполяции.

Такой прогноз имеет смысл на краткосрочный период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменятся. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности внешней среды.

Поиск по сайту: