Прогноз методом ARIMA

Прогноз – это предсказание будущих значений показателя, на основе данных за прошлые периоды с учетом влияния одного или нескольких факторов. Сервис Финоко позволяет рассчитывать прогноз значения показателей с использованием метода Arima.

Как известно, немаловажной составляющей ведения бизнеса является прогнозирование затрат и прибыли, что отражается на успехе предприятия. Для этого существуют специальные методы и системы, при помощи которых удается рассчитывать показатели бизнеса. Одними из таких методов является ARIMA. Сегодня мы поговорим об истории создания методов, разберем ситуации, в которых их применяют, узнаем о сопутствующих понятиях и обсудим, насколько результативен и эффективен метод Бокса-Дженкинса.

Предлагаем поговорить о тонкостях и нюансах применения ARIMA, разберем пользу системы, а также узнаем, когда использование модели дает наилучший результат.

Что такое ARIMA: краткая история и базовые принципы

ARIMA – интегрированная модель авторегрессии, разработанная Боксом-Дженкинсом в 1974 году. Это метод анализа временных рядов, позволяющий прогнозировать показатели, которые изменяются во времени и прекрасно подходит для прогноза показателей предприятия. Главная идея заключается в построении линейной модели зависимости от предыдущих значений временного ряда. За основу берут показатели нескольких месяцев или даже лет и, внимательно проанализировав их, составляют дальнейшую модель развития событий.

Набор методов ARIMA может использоваться при следующих условиях:

  1. Ряд данных стационарен. Это значит, что среднее скользящее и дисперсия неизменны с течением времени. В отдельных случаях, если ряд не постоянный его можно преобразовать взятием разностей конкретного порядка от исходного ряда – это автоматический метод корректировки, который выполняет система прогнозирования.
  2. Данные, полученные в качестве входных данных, должны быть одномерными, так как набор методов подразумевает использование предыдущих показателей для предсказания будущих показателей.

Название модели – это аббревиатура. AR означает авторегрессию, I – интеграцию. И, наконец, скользящее среднее представлено в виде MA. Если опираться на фактические сведения, получится высокоточный прогноз показателей предприятия.

В каких случаях применение ARIMA дает лучший результат

Для получения действительно хороших прогнозов необходимо для каждого дня взять значения предыдущих периодов. Причем чем больше временное окно, тем лучше результаты. Обуславливается это тем, что большее количество информации позволяет с легкостью анализировать временной ряд и предсказывать показатели с высокой точностью.

Что такое временной ряд

Временной ряд – это собранные в разные периоды времени статистические данные о показателях каких-либо параметров. При исследовании временного ряда учитываются не только статистические различия и характеристики выборки, но и взаимосвязь измерений со временем.

Что такое стационарный временной ряд

Как говорилось, временной ряд определяется последовательностью значений или конечным количеством случайных величин. Он делится на два вида: одномерный и многомерный. Стационарным временным рядом называют одномерный ряд, в котором вероятностные характеристики и показатели случайной величины неизменны. Если хотя бы одна из вероятностных характеристик значительно изменяется в отдельных отрезках времени, данный временной ряд называют нестационарным.

Итак, стационарный ряд характеризуется следующими признаками:

  • отсутствие автокорреляции;
  • одинаковое среднее значение;
  • неизменная дисперсия.

Стационарная величина всегда неизменна во времени. Это вовсе не означает, что все показатели равны между собой. Но это говорит о том, что у них имеются общие постоянные характеристики. Говоря проще, такой ряд не имеет тенденции возрастания или убывания, а только остается на одном и том же уровне.

Нестационарный временной ряд характеризуется детерминистической тенденцией, а также случайным блужданием, чем и отличается от стационарных процессов. К примеру, мука продается в одном количестве на протяжении 11 месяцев – это стационарный ряд. Если во время масленицы продажи выросли почти в 2 раза, это уже нестационарный временной ряд. В таком случае ARIMA не сможет спрогнозировать будущие значения такого всплеска, а потому придется прибегать к помощи других систем и алгоритмов.

Что такое Тренд и как с ним справляется метод ARIMA

Тренд является долговременной тенденцией изменения анализируемого временного ряда. Его нередко называют временным трендом. Тренды могут характеризоваться разнообразными уравнениями: линейными, логарифмическими, степенными и другими. Вид временного тренда определяют в зависимости от функциональной модели статистическими способами или сглаживанием первоначального ряда.

Если говорить о тренде конкретно в анализе показателей компании, то это направление преимущественного движения различных значений. Как правило, их рассматривают при техническом исследовании, которое предусматривает направление цен или индексов. Тренды бывают повышательными и понижательными. Нетрудно догадаться, что первый тип подразумевает возрастание рынка, второй – падение. Также выделяют флэт, когда тенденции не наблюдается вообще.

Методология ARIMA отлично справляется с выявлением трендов и расчету прогнозов на их основе. Если амплитуда изменений наблюдается незначительные, из-за чего методу Бокса-Дженкинса легко определить тренд.

Что такое сезонность, какой результат можно ожидать от применения метода SARIMA

Сезонность подразумевает промежутки времени, в которых спрос потребителей на определенную продукцию повышается или понижается. К примеру, в одно время года спрос может быть 5%, в другое он возрастет на 75%. Само понятие характеризуется по-разному. В производстве сезонностью называют неравномерность выпуска товаров, связанный со временем года, то есть сезоном. В маркетинге понятие определяется фактором, который влияет на сбыт, рекламу и деятельность компаний в зависимости от сезона. Но все это относится к экономике, а значит, все определения подходят.

Сезонные данные предусматривают строгую структуру, повторяющуюся ежегодно. В месячной статистике с годовой сезонной структурой показатели для одинаковых месяцев в различные годы должны быть взаимосвязаны между собой. То есть взаимосвязь должна быть не только у конкретных наблюдений в течение года, но и у наблюдений с периодом, который кратен одному году.

Для прогнозирования с учетом сезонности необходимо 2 и более года данных. Если данных меньше, сезонный компонент использоваться не будет.

SARIMA – та же методология прогнозирования показателей компании, но с учетом сезонности. S – сезонность, AR – авторегрессия, I – инерция, MA – среднее скользящее. Этот набор методов открывает более широкие возможности, поскольку здесь в счет идет сезонность. Учитывая падение и повышение спроса, есть вероятность максимально точно спрогнозировать показатели и значения предприятия, спланировав грамотную стратегию продвижения и раскрутки.

В заключение

Сегодня мы поговорили о популярном методе предсказания показателей (прибыль, затраты на электроэнергию, выплаты сотрудникам, аренду) ARIMA. Если придерживаться главных правил применения экстраполяционной модели, вы получите отличные результаты.

0