Декомпозиция временных рядов (Лабораторная работа № 3), страница 2

Далее  можно  сгладить  этот  ряд  для  того,  чтобы  устранить  оставшиеся  нерегулярные  флуктуации.

Сглаженный  отрегулированный  (без  сезонности)  ряд  представляет собой  компонент  Тренд / Цикл,  так  как  он  показывает  целиком  тренд  и  цикл  в  данном  ряде  (цикл  отличается  от сезонности   большим  периодом). Построим  графики  двух  рядов: ряд Тренд / Цикл   и  ряд,  свободный  от  сезонности.  Для  нужно  нажать  кнопку   Plot (График) в  окне  Reviewmultiplevariables (Просмотр  многих  переменных)   и  выбрать  графики  trend/cycleи seasonallyadjustedseries  (рис.6).

Рис.6.  Ряд Тренд / Цикл   и  ряд,  свободный  от  сезонности

Последним шагом  анализа  является оценка  остатков  ряда,  которые  могут  быть  показаны   вместе  с  исходным  и  сезонно  отрегулированным  рядом. Нажать  кнопку  Plottwovarlistswithdifferentscales  (График  двух  переменных  с  различными  шкалами)  и  выбрать исходный  и  отрегулированный (originalandseasonallyadjusted)  ряды  для  отображения  на  левой  вертикальной  оси,  а нерегулярный (irregular)  ряд  -  для  отображения  на правой  вертикальной  оси  (рис.7).

Рис.7. Окно  выбора  рядов  для  построения  графика

  После  нажатия  ОК  появится  итоговый  график с тремя  рядами  (рис.8).

Рис.8.  Итоговый  график

Пакет  Statgraphics,  5.1

1. Открыть  через  меню  File – Open– OpenDataFile  файл  данных  Carsales  (Продажа  машин).  Данные  представляют  собой  количество  продаваемых  машин  (в  тыс.  шт.)  по  месяцам  на  протяжении  6  лет.   

2. Через  Special – TimeSeriesAnalysis   (Специальные – Анализ  временных  рядов)  перейти  к  опции  SeasonalDecomposition  (Сезонная  декомпозиция).  В  появившемся  окне  выбрать  в  качестве  переменной  «sales»  (продажи),  выделить  в  SamplingInterval  (Выборочный  интервал)  Months  (Месяцы),  значение  Seasonality (Сезонность)  принять  равным  12.  Остальные  поля  окна  диалога  можно   не  заполнять  и  нажать  ОК  (рис.9).

Рис.9. Входное  окно  сезонной  декомпозиции

3.  Нажать  кнопку  табличных  опций  (вторая   слева), выделить все  табличные  опции  и  проанализировать  их.

В первой  таблице  AnalysisSummary  (Итоговый  анализ)  указывается  название  переменной,  количество  наблюдений,  выборочный  интервал и  значение  сезонности.  В  качестве  метода  декомпозиции  принят  мультипликативный  (табл.2). 

Таблица 2.  Итоговый  анализ

Консультант  (Statadvisor)  дает  следующее  пояснение:

Эта  процедура  применяет  мультипликативную  сезонную  декомпозицию  к  переменной  sales.  Целью  декомпозиции  является  разделение  продаж  на  тренд / циклический,  сезонный  и  случайный  компоненты.  Данные  перекрывают  72  временных  периода.  Каждая  из  таблиц и  графиков  показывает  различные  аспекты  декомпозиции.

Во  второй  таблице  DataTableforsales  (Таблица  данных для  продаж)  представлены  результаты  декомпозиции  временного  ряда  (табл.2).

Таблица  3. Данные  по  продажам

 Консультант  дает  следующее  пояснение:

Эта  таблица  показывает каждый  шаг  сезонной  декомпозиции.  Столбец  тренд / цикл  дает  результаты  центрированного   скользящего  среднего  длиной  12  интервалов,  примененного  к  исходным данным.   Следующий  столбец  - сезонности – содержит  данные,  разделенные  на  скользящее  среднее  и  умноженные  на  100.  Затем  вычисляются сезонные  индексы  усреднением  отношений  по всем  наблюдениям  в  этом  месяце.  Кроме  того,  масштаб  изменяется  таким  образом,  чтобы  среднее  значение  индекса  по   месяцам  составляло  100  единиц.  Данные  далее  делятся  на  тренд / цикловый  и  сезонный  компоненты  для  получения  нерегулярной  (остаточной)  составляющей.  Последний  компонент  затем  умножается  на  100.

В  последней  таблице приведены  SeasonalIndicesforsales  (Сезонные  индексы  для  продаж)  по  месяцам  (табл.4). 

Таблица  4. Сезонные  индексы  для  продаж

Пояснение  консультанта  сводится  к следующему:

Эта  таблица  показывает  сезонные  индексы для  каждого  месяца,  масштабированных  так,  что  среднее  месячное  значение  составляет  100.  Диапазон  изменения  индексов  простирается  от  78,8%  в  10 месяце  до  123,2%  в  4  месяце.   Это  указывает на  то,  что  имеется  сезонный  размах  по  полному  циклу  наблюдаемых данных.

4. Нажать  кнопку  графических  опций (третья  кнопка  слева)  и  выделить  первые  4  графика  (рис.10). Провести  визуальный  анализ  полученных  графиков.

5.  Изменить  использованную  модель  декомпозиции:  вместо  мультипликативной  перейти  к аддитивной.  Для  этого  при  положении  указателя  мыши  на  поле  графика  нажать  правую  кнопку  мыши  и  в  появившемся  окне  выделить  PaneOptions,  после  чего  в  новом  окне  изменить  вид   модели  декомпозиции. 

Повторить  все   операции,  проведенные  с  мультипликативной  моделью.      

Рис.10. Сверху  вниз:  ряды  тренд/цикл, сезонного  индекса, нерегулярного  компонента,  устраненной  сезонности

Задание

Переместить  использованные  файлы  данных  из одного  пакета  в  другой  и  повторить  сезонную  декомпозицию  в обоих  случаях.