МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ СЕЗОННОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

Аннотация

Вопросы, рассматриваемые в данной статье, связаны с разработкой методов анализа временных рядов для оценки сезонной составляющей системы железнодорожного транспорта. Сезонные колебания, отраженные в рядах динамики, необходимо изучать и измерять для учета определения мероприятий, необходимых для уменьшения (или увеличения) сезонных колебаний.  Целью данного исследования является разработка систематизации методов анализа временных рядов и прогнозирования в системе железнодорожного транспорта с использованием сезонной декомпозиции Census X11 и метода экспоненциального сглаживания в пакете Statistica 12. Сезонные колебания, наблюдаемые в динамических рядах, требуют технологий сбора и анализа больших данных, поскольку эффективное поступательное развитие транспортных систем в эпоху жесткой конкуренции, глобальной цифровизации, хаотичных и разнонаправленных информационных потоков во многом зависит от методов анализа временных рядов. Достоверность сезонной составляющей временного ряда определяется качеством исследуемой выборки данных, надежностью и эффективностью аналитических методов и процедур их обработки. В целях систематизации методов анализа и прогнозирования временных рядов в системе железнодорожного транспорта определены основные показатели валового выпуска услуг железнодорожного транспорта Республики Казахстан, степень формализации используемых методов, общие принципы их работу и получение прогнозной информации с использованием метода сезонной декомпозиции Census X11 и экспоненциального сглаживания в пакете Statistica 12. Проведенный в работе логико-сравнительный анализ, синтез моделей анализа временных рядов и прогнозных моделей оценки сезонности позволили предложить концептуальный подход к практическому применению моделей анализа временных рядов и прогнозирования, используемых в отечественной и зарубежной практике. Предложенный методический подход с использованием метода сезонной декомпозиции Census X11 и экспоненциального сглаживания в пакете Statistica 12 позволяет прогнозировать валовой выпуск услуг железнодорожного транспорта в Республике Казахстан и приводит к дальнейшей цифровизации планирования и прогнозирования бизнес-процессов.