El ámbito de aplicación de los modelos de series temporales.

En economía, los modelos de series temporales se pueden utilizar para predecir el crecimiento económico, la inflación, el desempleo y otros indicadores económicos. En finanzas, los modelos de series de tiempo se pueden utilizar para predecir indicadores financieros como los precios de las acciones y las tasas de interés. En marketing, los modelos de series temporales se pueden utilizar para predecir ventas, comportamiento del consumidor, etc.

El ámbito de aplicación de los modelos de series temporales también incluye otros campos, como el transporte y la medicina. En el campo del transporte, se pueden utilizar modelos de series de tiempo para predecir el volumen de tráfico y la congestión. En medicina, los modelos de series temporales se pueden utilizar para predecir la propagación de enfermedades y el número de pacientes.

El análisis de series de tiempo es la teoría y el método para establecer modelos matemáticos mediante el ajuste de curvas y la estimación de parámetros basados ​​en datos de series de tiempo obtenidos a partir de observaciones del sistema. Generalmente se utilizan métodos de ajuste de curvas y estimación de parámetros (como el método de mínimos cuadrados no lineales).

El análisis de series de tiempo se utiliza comúnmente en macrocontrol económico nacional, planificación de desarrollo integral regional, gestión empresarial, pronóstico de potencial de mercado, pronóstico meteorológico, pronóstico hidrológico, pronóstico de precursores de terremotos, pronóstico de enfermedades y plagas de cultivos, contaminación ambiental. control, equilibrio ecológico, Astronomía y Oceanografía.

Uso del modelo de series de tiempo:

1. Descripción: basándose en los datos de series de tiempo obtenidos del sistema de observación, utilice el método de ajuste de curvas para describir objetivamente el sistema.

2. Análisis de causa: cuando los valores observados se toman de más de dos variables, los cambios en una serie de tiempo se pueden utilizar para explicar los cambios en otra serie de tiempo, logrando así una comprensión profunda de el mecanismo de la serie de tiempo dada.

3. Pronóstico: El modelo ARMA se utiliza generalmente para ajustar la serie de tiempo y predecir el valor futuro de la serie de tiempo.

4. Toma de decisiones: de acuerdo con el modelo de series de tiempo, ajuste las variables de entrada para mantener el proceso de desarrollo del sistema en el valor objetivo, es decir, cuando se predice que el proceso se desviará del objetivo. se puede realizar el control necesario.