18.5. СТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

Содержание предыдущего раздела подводит нас к проблеме определения оптимальных весов для наблюдений при построении прогноза. Такие веса должны зависеть от статистической корреляции между значениями, относящимися к настоящему, и будущими значениями ряда. Наша дальнейшая цель состоит в исследовании корреляционной структуры наблюдаемого ряда после необходимого исключения детерминированного тренда, циклов и сезонности с помощью регрессионных или же разностных методов.

Рис. 18.4.1. Прогноз ряда авиаперевозок: реальные значения ряда; О прогноз с помощью экстраполяции модели суммы тренда и месячных эффектов прогноз по экстраполяционному правилу (18.4.1), связанному с разностным оператором прогноз, построенный по сезонной модели экспоненциального скользящего суммирования прогноз по модели Бокса-Дженкинса