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 (irregularряд  -  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  FileOpenOpenDataFile  файл  данных  Carsales  (Продажа  машин).  Данные  представляют  собой  количество  продаваемых  машин  (в  тыс.  шт.)  по  месяцам  на  протяжении  6  лет.   

2. Через  SpecialTimeSeriesAnalysis   (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.