Hajmli (sonli) prognozlash usuli 2 kategoriyaga bo’linadi

Hajmli (sonli) prognozlash usuli 2 kategoriyaga bo’linadi:

• Vaqtli qatorlarni tahlil qilish;
• Bog’liqlikning xatolik –sabablarini tahlil qilish;

Vaqtli qator (time series)- bu malum vaqt oralig’ining ketma-ketligi asosida yig’ilgan sonli qatorlar (malumotlar)dir.

Vaqtli qator(time series) ni tahlil qilish usuli sonli o’zgaruvchilarning o’tmishi va kelajagi asosida uning ko’rsatkichini (mohiyatini) bashoratlash imkoniyatini beradi. Masalan: Nyu-York fond birjasida aktsiyalarning har kungi kotirovkasi-Vaqtli qatorni beradi. Vaqtli qatorlarga boshqa bir misol qilib, istemol narxlar indeksining har oylik ko’rsatkichlarini, YaIMning har chorakdagi o’lchamini kabilarni ko’rsatish lozim.

Bog’liqlikning sabab- oqibatlarini (causal forecasting method ) tahlil qilish usuli- prognoz qilinayotgan o’zgaruvchining ko’rsatkichlariga qaysi omillar tasir qilishini aniqlash imkoniyatini beradi. Bu usullar qatoriga : ko’pfaktorli regressiya tahlili, ekonometrik modellash, eng oldi indikatorlar tahlili kabi usullar kiradi.

.

2. Vaqtli qatorlarning multiplikatli modelining klassik komponentlari.

Vaqtli qatorlarni tahlil qilishning o’ziga xos xususiyati shundaki, tadqiqot qilinayotgan obektga hozir va o’tmishda tasir etuvchi omillar kelajakda ham tasir etadi. Demak, Vaqtli qatorlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi shuki, prognozlashga (bashoratlashga) tasir etuvchi omillarni aniqlash va identifikatsiyalash. Bu maqsadga erishish uchun ko’pgina matematik modellar ishlab chiqilgan. Bu modellar Vaqtli qatorlar modeliga kiruvchi komponentlarning o’zgaruvchanligini tadqiq qilishga asoslangan. Ularning eng keng tarqalgan usuli bu – multiplikatli modeli ( classical multiplicative model) bo’lib, u har yilgi, har chorak va har oylik malumotlar uchun qo’llaniladi.

Trend- Vaqtli qatorlarning yagona komponentlaridan biri emas. Bundan tashqari, malumotlar tsiklli va doimiy bo’lmagan komponentlardan tashkil topgan.