Цагийн цувралын таамаглал нь түүхэн хугацааны тамгатай өгөгдөлд тулгуурлан шинжлэх ухааны таамаглал хийх үед гарч ирнэ. Түүхэнд дүн шинжилгээ хийх замаар загвар бүтээж, ажиглалт хийж, ирээдүйн стратегийн шийдвэр гаргахад ашиглахад оршино.
Та таамаглахдаа цагийн цувааг хэрхэн ашигладаг вэ?
R дахь цагийн цуврал урьдчилсан мэдээ
- Алхам 1: Өгөгдлийг уншиж, үндсэн хураангуйг тооцоолох. …
- Алхам 2: Цагийн цувааны өгөгдлийн мөчлөгийг шалгаж, түүхий өгөгдлийн график зурах. …
- 3-р алхам: Хугацааны цувааны өгөгдлийг задлах. …
- Алхам 4: Өгөгдлийн тогтвортой байдлыг шалгана уу. …
- Алхам 5: Загварыг тохируулах. …
- Алхам 6: Урьдчилан таамаглах.
Цагийн цувааг урьдчилан таамаглахад ашигладаг уу?
Цагийн цувааны таамаглал нь загварыг урьд ажиглагдсан утгууд дээр тулгуурлан ирээдүйн утгыг таамаглах явдал юм. Энэ нийтлэл дэх эдийн засаг, цаг агаар, хувьцааны үнэ, жижиглэнгийн борлуулалт зэрэг тогтмол бус өгөгдөлд цагийн цувааг өргөн ашигладаг.
Цагийн цувааны 4 бүрэлдэхүүн хэсэг юу вэ?
Эдгээр дөрвөн бүрэлдэхүүн хэсэг нь:
- Нэр томъёоны дагуух хөдөлгөөнийг дүрсэлсэн секуляр хандлага;
- Улирлын өөрчлөлтийг илэрхийлдэг улирлын өөрчлөлтүүд;
- Үеийн үеийн хэлбэлзэлтэй нийцэх боловч улирлын бус хэлбэлзэл;
- Тогтмол бус хэлбэлзэл, эдгээр нь цувралын санамсаргүй бус өөрчлөлтийн эх сурвалж юм.
Цагийн цуваа таамаглахад хамгийн сайн загвар юу вэ?
Экспоненциал тэгшитгэхийн хувьд, мөн ARIMA загварууд нь хугацааны цувааг урьдчилан таамаглахад хамгийн өргөн хэрэглэгддэг аргуудын нэг юм. Энэ нэр нь AutoRegressive Integrated Moving Average гэсэн үгийн товчлол юм. Авторегрессив загварт таамаглал нь хувьсагчийн өмнөх утгуудын шугаман хослолтой тохирч байна.
