Cuprins

Aceasta lucrare poate fi descarcata doar daca ai statut PREMIUM si are scop consultativ. Pentru a descarca aceasta lucrare trebuie sa fii utilizator inregistrat.

Extras din document

Cuprins
I. SERII DE TIMP
II. MEDII ALUNECATOARE
III. NETEZIRE EXPONENTIALA
IV. MODELUL SERIEI DE TIMP MULTIPLICATIVE
V. PROGNOZA
VI. INDICI PERIODICI
VII. PREDICTIE FOLOSIND NETEZIRE EXPONENTIALA
VIII. MODELE AUTOREGRESIVE
IX. ALTE METODE DE PREDICTIE

Alte date

? Aplicatie pentru predictie de date?

Serii de timp

Predictia unei valori a unei variabile la un anumit moment de timp in viitor este numita prognoza. Prognoza meteo este un exemplu concludent al acestui tip de stradanie: Ce temperatura va fi maine la ora 12 ziua? O intrebare similara legata de afaceri este si aceasta: Care va fi pretul de inchidere, maine, al actiunilor companiei „Microsoft”? Multi dintre noi vor paria probabil pe faptul ca persoana care face prognoza meteo face un lucru mai bun decat un om de afaceri sau un economist cand prognozeaza un pret pe actiune, desi in multe cazuri, prognozele meteo, chiar si acelea facute de persoane avizate, pot fi gresite. Schimbari neanticipate in conditiile atmosferice fac ca prognozele meteo sa nu fie exacte, la fel si cum variatii neasteptate in mediul economic afecteaza prognozele economice.

Cu toate acestea, prognoza este baza activitatilor economice si a legaturilor de afaceri. Rezerva de bani pentru urmatoarele doua luni, pretul graului in octombrie care a fost recoltat in iulie, cererea de prajitoare de paine in preajma sarbatorilor de iarna, numarul persoanelor angajate din Chicago in anul viitor; toate acestea sunt date necesare unor persoane sau macar ar trebuie sa poata sa le prognozeze cu ceva acuratete. Metodele de prognoza includ flerul unei singure persoane, opinia comuna a mai multor experti bazata pe experienta lor si iesirea unui model matematic care foloseste ca intrare date inregistrate anterior. În mod ideal, se poate presupune ca un grup de experti, ce au la indemana o baza de date inregistrata anterior, o experienta indelungata in economie si o abilitate in afaceri, poate face niste prognoze foarte exacte. Cu toate acestea, se stie ca astfel de grupuri de experti nu sunt infailibile. Totusi, prognoza trebuie facuta si se pare ca expertii sunt cei care ar trebui sa o faca.

Pentru a prognoza rezerva de bani ar trebui sa fi un economist cu experienta; pentru a prezice cererea pentru un nou produs ar trebui sa ai experienta in studierea pietei, pentru a prognoza trendul actiunilor la bursa ar fi trebuit sa fi studiat in prealabil piata. În timp ce nimeni nu poate sa inteleaga totul despre problemele care pot apare la generarea prognozelor, sunt cateva principii comune pentru toate tipurile de prognoze care pot fi invatate de oameni care nu sunt experti in domeniul in care se va face predictia. Un minim necesar care ar trebui stiut pentru a face o prognoza este constituit din cateva lucruri despre serii de timp si caracteristicile lor.

O serie de timp este o secventa de observatii a unor valori facute la acelasi interval de timp asupra unei anumite variabile.

O serie de timp, prin definitie, este, neaparat, un set de date inregistrate anterior. Valorile variabilei trebuie observate pentru a fi inregistrate si nu se poate observa o valoare viitoare. Dar ,uneori, trecutul poate fi folositor pentru viitorul imediat, si de aceea, seriile de timp sunt informatii vitale pentru cei care fac prognoze.

Studiul unei seri de timp incepe prin recunoasterea a patru componente, toate sau unele, fiind prezente in secventa de date colectata in timp. Acestea sunt: componenta de directie, componenta de perioada, componenta de ciclicitate si componenta aleatoare.

Componenta de directie indica tendinta pe o perioada de timp lunga, si poate fi rezultatul schimbarilor in cadrul populatiei, inflatiei, politicilor guvernamentale de reglementare, sau alti factori care produc schimbari graduale in timp. Directia generala a unei serii de timp este de obicei componenta de baza a unei prognoze, dar acel numar de baza va fi ajustat pe baza celorlalte componente.

Componenta ciclica este asociata cu asa-numitul ciclu de afaceri, dar asta nu inseamna ca este regulat. Vanzarile unui obiect de lux, cum ar fi un video-recorder, cresc intr-o perioada de dezvoltare economica si poate scadea intr-o perioada de recesiune. Cand dobanzile sunt mari, vanzarile pot descreste, si asa mai departe. Acest efect ciclic este greu de prezis cum este si greu de prognozat momentul aparitiei unei recesiuni sau a unei scaderi a dobanzii, dar acest ciclu economic exista. Componenta ciclica a unei serii de timp incearca sa contracareze efectul acestui ciclu economic.

O componenta care poate fi prognozata cu o mai mare acuratete este componenta periodica. În timp ce ciclul economic, dezvoltare – recesiune - dezvoltare, se poate produce, sa zicem, la 5 ani, componenta periodica este un fenomen anual. (si astfel ea nu va fi prezenta intr-o serie de timp unde intervalul intre observatii este de un an sau mai mult). Vanzarile la multe tipuri de bunuri de consum tind sa fie la cel mai mare nivel in lunile noiembrie si decembrie si cele mai mici in ianuarie si februarie. Produse ca rachetele de tenis sau unditele pot atinge cota maxima de vanzari vara si cota minima iarna. Cererea de locuri de munca este cea mai mare vara cand studentii isi cauta locuri de munca temporare. Componenta periodica este cea mai usor de prognozat dintre toate componentele. De fapt, predictibilitatea sa este ceea ce o deosebeste de componenta ciclica.

Cea mai greu de prezis componenta este cea aleatoare. Este analoga „erorii” intr-un model de regresie. Este sursa variatiei ramase dupa ce au fost considerate contributiile tuturor celorlalte componente. Aceasta componenta este rezultatul fortelor neregulate, de durata mica, ale caror cauze sunt prea complexe sau prea putin intelese pentru a fi modelate matematic. Daca componenta aleatoare este mare in comparatie cu celelalte componente, duce la a fi imposibil de facut o prognoza. Dar daca aceasta este nesemnificativa in comparatie cu celelalte se poate face o predictie corecta bazata pe seria de timp.

Directia, periodicitatea si componenta ciclica sunt deseori numite componente sistematice ale seriei de timp, ceea ce un inginer electronist ar numi semnal, in timp ce componenta aleatoare este analoga zgomotului. Obiectivul predictiei cu serii de timp este de a filtra zgomotul si de a face o predictie a semnalului in viitor.

Exemplul 1

Contemporary Electronics promoveaza un brand de calculatoare personale. Vanzarile lunare, in mii de unitatii, sunt afisate pentru o perioada de 4 ani in tabelul 1. Aceasta serie de timp de 48 de luni are graficul in figura 1.

O scurta inspectie a seriei de timp desenata in figura 1 denota prezenta a cel putin trei din cele patru componente. Vanzarile tind sa ajunga la un nivel ridicat la sfarsit de an si apoi sa scada drastic la inceputul anului ce urmeaza, din care rezulta prezenta unei componente periodice. Faptul ca felul variatiilor se schimba de la an la an, aceasta implica si prezenta unei componente aleatoare.

Luni

Vanzari pe anul 1980

Vanzari pe anul 1981

Vanzari pe anul 1982

Vanzari pe anul 1983

Ianuarie

5.6

5.6

2.8

4.0

Februarie

5.3

7.3

2.8

4.6

Martie

7.6

7.9

5.6

6.4

Aprilie

7.1

7.7

3.5

5.6

Mai

7.9

7.8

5.4

6.7