2010 06 17;37;16

wyrównanie wykładnicze dla a**O.S

Wahania sezonowe model multyplikatywny

Szereg czasowy (empiryczny): x„ _m>x_T Trend: y„

Wahania sezonowe: t|,s_k, gdzie k - liczba sezonów

i ^

rei-lego sezonu

gdzie n,- liczba obserwacji w i-tym sezonie, k.

. k

i=i

data	X|	y,			«•*!
1998/1	90	81.154	1	0.902	1.151	78.182
1998/2	85	03.67!	2	1.102	0.887	95.797
1998/3	110	106.189	3	0.965	1.033	106.447
1998/4	125	1 18.706	4	0.950	14)41	120.071
1999/1	120	131.224	5	1.094	0.949	126.418
1999/2	150	143.741	6	0.958	1.020	147.003
1999/3	140	1 56-259	7	t.l 16	0 >194	156.639
1999/4	160	168.776	8	1.055	0.937	17 0.716
2000/1	200	181.294	9	0.906	1.145	174.655
2000/2	190	193.81 1	10	1.020	0.959	198.209
2000/3	220	206.329	11	0.938	1.064	206.831
2000/4	210	218.846	12	1.042	0.949	221.36!

s" s

kw.l	0.967	0.9634
kw2	1.027	1.0227
kw3	1.006	1.0024
kw4	1.016	1.0115

regresja - np. trend liniowy

Sl - ile razy średnio różni się wartość w sezonie i-ty m w stosunku do trendu.

Reszta <wahanie losowe) e_t:

X,

e, = ——, gdzie t e i - ty sezon

y<*,

ile razy różni się wartość empiryczna od wartości trendu pomnożonego przez wartość wahania sezonowego (od wartości teoretycznej).

Zatem x, - y,s_je_l,gdzie te i- ty sezon

rok/kwartat ,