Începem seria articolelor despre Tehnologie pe PrazNews cu un articol despre o tehnică folosită în statistică sau mai specific în predicția seriilor temporale. 

ARIMA MODEL

Modelul ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) este o tehnică de analiză statistică folosită în principal pentru predicția seriilor temporale. Serii temporale reprezintă un set de date ordonat cronologic (cum ar fi valorile zilnice ale temperaturii, prețurile de acțiuni zilnice, numărul de vânzări pe lună etc.). Modelul ARIMA este o metodă puternică, dar accesibilă și pentru începători, dacă este explicat pas cu pas.

Componentele ARIMA

ARIMA este o abreviere care descrie cele trei componente principale ale modelului:

1. AR (Autoregressive) – Componente autoregresive, unde valoarea unei serii temporale depinde de valorile sale anterioare.

2. I (Integrated) – Componente de integrare, care se referă la necesitatea de a diferenția seria pentru a o face staționară.

3. MA (Moving Average) – Componente de medie mobilă, unde valoarea este ajustată în funcție de erorile de predicție anterioare.

Fiecare componentă are un parametru specific:

– p – pentru componenta AR, care indică numărul de termeni autoregresivi.

– d – pentru componenta I, care indică de câte ori trebuie diferențiată seria pentru a deveni staționară.

– q – pentru componenta MA, care reprezintă numărul de termeni de medie mobilă.

De exemplu, un model ARIMA(1,1,1) înseamnă că avem o componentă autoregresivă cu o valoare anterioară, o diferențiere și o medie mobilă pe baza unei erori anterioare.

Cum se folosește modelul ARIMA

Procesul de utilizare a modelului ARIMA include câțiva pași esențiali. Vom parcurge fiecare pas pe înțelesul unui începător:

1. Analiza datelor și verificarea staționării

Înainte de aplicarea modelului ARIMA, trebuie să verificăm dacă seria noastră este staționară. O serie este staționară dacă proprietățile statistice (media și variabilitatea) nu se schimbă în timp. Dacă seria nu este staționară, o putem transforma prin diferențiere.

2. Identificarea parametrilor p, d, q

Determinarea valorilor corecte pentru p, d și q este o parte importantă a procesului. Acest lucru se face prin analiza autocorelațiilor și corelațiilor parțiale din seria temporară.

3. Antrenarea modelului

După ce am stabilit valorile pentru p, d și q, antrenăm modelul ARIMA pe datele noastre, adică îl “învățăm” pe baza datelor trecute.

4. Evaluarea modelului

Evaluarea presupune verificarea cât de bine se potrivește modelul nostru pe datele istorice. Putem verifica performanța acestuia folosind metrici de eroare, cum ar fi eroarea absolută medie (MAE) sau eroarea pătratică medie (MSE).

5. Folosirea modelului pentru predicție

După ce modelul a fost validat, putem să îl folosim pentru a face predicții asupra viitorului, de exemplu pentru a estima vânzările lunare, temperatura zilnică sau chiar evoluția prețurilor în funcție de tendințele din trecut.

Exemple de utilizare a modelului ARIMA

Pentru a înțelege mai bine cum se poate aplica ARIMA în viața reală, iată câteva exemple practice:

1. Predicția Vânzărilor

Să spunem că un magazin online dorește să anticipeze volumul de vânzări pentru lunile viitoare. Folosind datele istorice de vânzări din ultimii ani, ARIMA poate fi folosit pentru a identifica tiparele sezoniere și pentru a genera predicții. De exemplu, pe baza vânzărilor din fiecare lună, modelul ARIMA va putea indica dacă există o creștere în lunile de vacanță sau o scădere sezonieră, oferind astfel o prognoză a cererii.

2. Analiza Tendințelor Pieței Financiare

Modelul ARIMA este popular și în analiza piețelor financiare, unde ajută la prognoza prețurilor acțiunilor sau a cursului valutar. Folosind datele zilnice de preț ale unei acțiuni, ARIMA poate să ofere estimări ale prețului în viitor, ajutând investitorii să ia decizii informate.

3. Prognoza Cererii pentru Energie

Companiile energetice folosesc ARIMA pentru a prezice cererea de energie în funcție de tiparele de consum și de sezonalitate. Aceasta ajută la gestionarea resurselor și la asigurarea că există suficientă energie disponibilă în perioadele de cerere ridicată.

Avantajele și Limitele Modelului ARIMA

Avantaje

– Ușor de implementat – ARIMA este o metodă disponibilă în multe biblioteci software, cum ar fi `statsmodels` în Python.

– Flexibil – Este potrivit pentru diverse tipuri de serii temporale.

– Puternic – Poate oferi predicții de încredere dacă este configurat corect.

Limitări

– Nu gestionează bine serii sezoniere – ARIMA poate fi mai puțin precis dacă datele au o sezonalitate puternică, în aceste cazuri putând fi folosit un model SARIMA, care adaugă și componenta de sezonalitate.

– Necesită preprocesare – Seria trebuie să fie staționară, ceea ce poate presupune o preprocesare mai detaliată.

Modelul ARIMA este o unealtă esențială pentru predicția seriilor temporale, ușor de aplicat și de înțeles cu puțină practică. Acesta se bazează pe analiza datelor din trecut și pe modelarea tiparelor și corelațiilor, putând fi folosit într-o varietate de domenii de la vânzări și marketing, la finanțe și energie. Deși există unele limite, ARIMA rămâne un punct de pornire foarte bun pentru analiza seriilor temporale și oferă o bază solidă pentru orice începător interesat de acest tip de modelare.