Ajaseriaanalüüsi

Ajaseriaanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse aja jooksul kogutud andmete seeria uurimiseks. Selle eesmärk on mõista andmete mustreid, tuvastada trende, hooajalisust ja tsüklilisust ning ennustada tulevasi väärtusi. Ajajoonel olevad andmed võivad olla näiteks aktsiahinnad, temperatuurirekordid, müüginumbrid või majandusindikaatorid.

Ajaseriaanalüüsi peamisi ülesandeid on selgitada, kas andmete varieeruvus tuleneb juhuslikest kõikumistest või süsteemsetest teguritest. Trend tähistab pikaajalist suundumust andmete kasvule või langusele. Hooajalisus viitab regulaarsetele, teatud perioodi (näiteks aastaaegade või nädalapäevade) jooksul korduvatele kõikumistele. Tsüklilisus kirjeldab pikemaid, kuid mitte tingimata regulaarseid kõikumisi, mis on sageli seotud majandustsüklitega.

Meetodid ajaseriaanalüüsis hõlmavad erinevaid tehnikaid, nagu liikuvate keskmiste kasutamine, eksponentsiaalne silumine, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) mudelid ning erinevad dekompositsioonitehnikad. Mudelite sobivust hinnatakse sageli jääkide analüüsi abil, et tagada, et kõik olulised mustrid on tabatud. Ajaseriaanalüüsi tulemusi kasutatakse sageli otsuste tegemisel erinevates valdkondades, sealhulgas rahanduses, meteoroloogias, majanduses ja sotsiaalteadustes.