第 3 章 時系列分解

時系列データにはさまざまなパターンがあり得ます。底流にあるパターンの種類ごとに、時系列をいくつかの成分に分解することがしばしば助けになります。

2.3節では、時系列パターンの3つのタイプ:トレンド、季節性、循環性を議論しました。時系列を成分に分解する際は、トレンドと循環を一緒にして1つの成分トレンド・循環(面倒なので単にトレンドとしばしば呼びます)にするのが普通です。すると、時系列の成分は、トレンド・循環成分、季節成分、残余成分(時系列のその他全てを含む)の3つと考えることができます。異なる季節周期ごとに季節成分があるため、複数の季節成分を有する時系列(例えば、観測頻度が日次かそれ以上に高い時系列など)もあります。

本章では、時系列からこれらの成分を取り出す、最も一般的な手法を検討します。しばしば時系列の理解を深めるために行うのですが、予測の正確性を向上させるために使うこともできます。

時系列を分解する際は、その前に変換もしくは調整しておくと、分解(そしてその後の分析)が簡単になることがあります。ですから、変換と調整から議論を始めましょう。