Комбінація лінійних і сезонно адитивних моделей трендів.

У таких моделях сезонність враховується шляхом декомпозиції прог­нозних методів. Припускається, що такі характеристики ряду як стаціо­нарність, лінійність і сезонність можуть бути вивчені і оцінені незалежно. Загальний прогноз здійснюється зведенням окремих прогнозів в один.

При прогнозуванні сезонного ряду слід встановити форму сезонної залежності. Для вирішення цього завдання рекомендується брати період спо­стереження не менше ніж за чотири роки. Сезонні коливання описуються ко­ефіцієнтом сезонності, який може бути обчислений за формулою (7.18).

де: q_t - значення показника попиту в момент t;

q _ceр — середнє значення попиту, відповідне моментам часу, що знаходяться всередині циклу.

де: L — довжина сезонного циклу (L = 12 для місяців року; L = 4 для квар­талів року).

При прогнозуванні сезонних рядів слід знати решту L коефіцієнтів сезон­ності. Деколи товари, схожі за сезонними характеристиками попиту, поєднують в групи, для кожної з яких розраховані загальні коефіцієнти сезонності. Заува­жимо, що

Це є необхідною умовою для незміщених прогнозів. Багато методів деко­мпозиції передбачають наявність лінійного тренду. Сезонний аналіз даних без виділення і оцінки лінійного тренду веде до зміщення коефіцієнтів сезонності.