Tidsseriemønsteranalyse

Tidsseriemønsteranalyse er en del av tidsserieanalyse som fokuserer på å identifisere og beskrive mønstre i data som er samlet over tid. Målet er å forstå underliggende strukturer og bruke denne forståelsen til prediksjon og beslutningsstøtte. Analysen skiller ofte mellom komponentene trend, sesongvariasjon, sykliske bevegelser og tilfeldige avvik.

Et typisk tidsserie kan deles inn i flere komponenter: trend (langvarig endring i nivå over tid), sesongvariasjon (regelmessige gjentakelser innenfor kortere perioder), og sykliske mønstre (lengre svingninger knyttet til økonomiske eller andre sykluser) samt residualer som utgjør tilfeldige avvik. Det er viktig å vurdere om serien er stasjonær, et sentralt krav for mange modeller.

Vanlige metoder inkluderer klassisk dekomponering (additiv eller multiplikativ) for å skille komponentene; tidsseriemodeller som ARIMA og SARIMA; eksponentielle glatningsteknikker som Holt-Winters; samt state-space-tilnærminger og Kalman-filter. Mer moderne praksis omfatter også maskinlæringsbaserte metoder for mønstergjenkjenning og prediksjon. Modellvalg avhenger av dataenes mønstre og egenskaper.

Anvendelser finnes i økonomi og finans (etterspørsel, prisutvikling), energi og miljø, helse og produksjon. Evaluering skjer gjennom prediksjonsevne og tilbaketesting, ofte målt med MAE, RMSE eller MAPE. Det er vanlig å splitte data i trenings- og testsett og vurdere modellens robusthet over tid.

Utfordringer inkluderer ikke-stasjonærhet, endringer i sesongmønstre, manglende data og uteliggere, samt strukturelle brudd og regimeendringer. Tolkning av komponentene og å unngå overtilpasning er sentralt i tidsseriemønsteranalyse.