3 Tipi di Stagionalità e Come Rilevarli
'3 Tipi di Stagionalità e Rilevamento'
Comprendere la stagionalità delle serie temporali
Analizzare e gestire la stagionalità è un esercizio fondamentale nell’analisi delle serie temporali.
In questo articolo, descriveremo tre tipi di stagionalità e come rilevarli.
Cos’è la stagionalità?
La stagionalità è una delle componenti chiave che compongono una serie temporale. La stagionalità si riferisce a movimenti sistematici che si ripetono in un dato periodo con una simile intensità.
Le variazioni stagionali possono essere causate da vari fattori, come il clima, il calendario o le condizioni economiche. Gli esempi abbondano in varie applicazioni. I voli sono più costosi in estate a causa delle vacanze e del turismo. Un altro esempio è la spesa dei consumatori che aumenta a dicembre a causa delle festività.
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La stagionalità significa che il valore medio in alcuni periodi sarà diverso dal valore medio in altri momenti. Questo problema provoca la non stazionarietà della serie. Ecco perché è importante analizzare la stagionalità durante la costruzione di un modello.
Tre tipi di stagionalità
Esistono tre tipi di pattern stagionali che possono emergere nelle serie temporali. La stagionalità può essere deterministica o stocastica. Sul lato stocastico, i pattern stagionali possono essere stazionari o non stazionari.
Questi tipi di stagionalità non sono mutuamente esclusivi. Una serie temporale può avere sia una componente stagionale deterministica che stocastica.
Descriviamo ora ogni pattern.
Stagionalità deterministica
Le serie temporali con una stagionalità deterministica presentano un pattern stagionale costante. Si ripete sempre in modo prevedibile, sia in intensità che in periodicità:
- intensità simile: il livello del pattern stagionale rimane lo stesso durante lo stesso periodo stagionale;
- periodicità invariata: la posizione dei picchi e dei minimi non cambia. In altre parole, il tempo tra ogni ripetizione del pattern stagionale è costante.
Ecco una serie temporale mensile sintetica con una stagionalità deterministica:
import numpy as npperiod = 12size = 120beta1 = 0.3beta2 = 0.6sin1 =...
