Aikasarjamalleja

Aikasarjamalleja ovat tilastollisia malleja, joita käytetään aikasarjadatan analysointiin ja ennustamiseen. Aikasarjadata koostuu havainnoista, jotka on kerätty useiden ajankohtien yli järjestyksessä. Tällaisia datajoukkoja ovat esimerkiksi osakekurssit, säähavainnot tai taloudelliset indikaattorit.

Yksinkertaisimpia aikasarjamalleja ovat liikkuvat keskiarvot, jotka tasoittavat dataa ja auttavat tunnistamaan trendejä. Monimutkaisempia malleja, kuten ARIMA-mallit (Autoregressive Integrated Moving Average), käytetään kuvaamaan ja ennustamaan aikasarjan käyttäytymistä ottamalla huomioon sen autokorrelaation ja liikkuvat keskiarvot. ARIMA-malleissa hyödynnetään kolmea komponenttia: AR (autoregressio), I (integrointi) ja MA (liikkuva keskiarvo).

Muita tärkeitä aikasarjamalleja ovat eksponentiaalinen tasoitus, joka antaa eri painoarvoja eri havainnoille, ja GARCH-mallit (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), joita käytetään volatiliteetin mallintamiseen esimerkiksi finanssimarkkinoilla. Tekoälypohjaiset menetelmät, kuten neuroverkot, ovat myös yleistyneet aikasarjamallinnuksessa, erityisesti monimutkaisten ja epälineaaristen riippuvuuksien käsittelyssä. Mallien valinta riippuu analysoitavan datan luonteesta ja ennustettavasta ilmiöstä. Mallien suorituskykyä arvioidaan tyypillisesti ennustevirheen mittareilla.