Stacionārs, nestacionārs process, arima un Boksa Dženkinsa metode

Ievads
Ekonomikas cikliskums, kuru izraisa dažādi faktori ir dabisks process, bet, lai cilvēki, pirms ekonomikas augšupejas vai lejupslīdes, spētu adekvātāk rīkoties un „sagatavoties” tai, nepieciešams izdarīt pēc iespējas precīzākas prognozes. Ekonomikas svārstības parāda dažādi makroekonomiskie rādītāji – IKP, bezdarbs, cenu līmenis un citi rādītāj. Izdarot prognozes, ir jābalstās uz ekonomikas teoriju, kas palīdz izvēlēties pareizo modeļa formu. Piemēram, zinot sakarību starp inflācijas un bezdarba līmeņu izmaiņām, ko atspoguļo Filipa līkne, matemātiskais modelis nebūs lineārs, jo Filipa līkne ir līkne. Viena no priekšrocībām, ko sniedz prognozēšanas modelis – paredzot, ka nākotnē ir gaidāma kāda negatīva ekonomikas procesa iestāšanās, var ieviest dažādus pasākumus, kas novērstu vai mazinātu ietekmējošo faktoru darbību, tā novēršot vai mazinot gaidāmo negatīvo ekonomikas procesu.

1. Laika rindas ekonometrijā
Laika rindu analīze atklāj statistiskas sakarības iepriekšējos procesos, datos, pamatojas uz kurām veido prognozēšanas modeļus, prognozes. Šīs grupas metodes labi darbojas, ja sakarības ir pastāvīgas laikā un ir vienkāršas kā trends, cikls, sezonalitāte. Ja sakarības maiņas metodes atklāj izmaiņas tikai nākamajā laika posmā un nokavē reaģējot. Metodes reakcijai uz sakarības izmaiņām ir raksturīgs: prognozēšanas rezultāts nākamajā periodā sedz nokavēšanu iepriekšējā periodā (vidējais prognozējamais un vidējais reālais līmenis divos vai vairāk laika posmos ir vienāds), kas uzskatīts par metodes trūkumu. Metodes priekšrocība ir pieejamais ticamības līmenis, kas ir lielāks nekā kvalitatīvām metodēm, neliels novērojumu skaits, metodes vienkāršība.
…