ajaseriaanalüüsis

Ajaseriaanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse aja jooksul kogutud andmete uurimiseks ja prognoosimiseks. Need andmed on reastatud ajas, näiteks igapäevased aktsiahinnad, kuu keskmine temperatuur või aastane müügimaht. Ajaseriaanalüüsi peamine eesmärk on mõista andmete aluseks olevaid mustreid, trende ja hooajalisust ning kasutada seda teavet tulevaste väärtuste prognoosimiseks.

Ajaseriaanalüüsis kasutatakse mitmeid erinevaid mudeleid. Levinud mudelite hulka kuuluvad ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA) ja eksponentsiaalse silumise meetodid. ARIMA mudelid sobivad nii trendi- kui ka hooajalisuse komponentidega sarjade analüüsiks, samas kui eksponentsiaalsel silumisel on mitmeid variante, mis keskenduvad erinevatele sarjade omadustele.

Ajaseriaanalüüsi rakendatakse paljudes valdkondades. Majanduses kasutatakse seda inflatsiooni, töötuse ja SKP prognoosimiseks. Finantsvaldkonnas prognoositakse aktsiahindu, valuutakursse ja riske. Samuti on see oluline meteoroloogias, kus seda kasutatakse temperatuuri ja sademete ennustamiseks, ning tootmises, kus selle abil planeeritakse varusid ja tootmismahtusid.

Analüüsi käigus tuvastatakse tavaliselt sarja erinevad komponendid: trend (pikaajaline suund), hooajalisus (korrapärased, perioodilised kõikumised), tsüklilisus (pikemate perioodide kõikumised, mis ei ole tingimata regulaarsed) ja juhuslikud kõikumised. Nende komponentide eraldamine aitab paremini mõista sarja käitumist ja luua täpsemaid prognoose.

---