Обычные нестационарности по времени для процессов — тренд (изменение среднего), изменение амплитуды (изменение разброса). Среднее, разброс, это первый и второй момент соответственно (мат. ожидание, дисперсия…), моменты более высоких порядков далеко не всегда интересуют.
FbProphet, NeuralProphet, etc.
Эта братия борется с нестационарностью хитрым подбором тренда, преобразованиями (логарифмирование, Бокса-Кокса и др.) — с изменением разброса. Это всё вариант конечно.
Откуда такие проблемы вообще?
Если углубиться в природу вещей, простите за претенциозность, то изменение статистик (функций выборки, или характеристик процесса) — это результат выбора величины.
Пример — инфляция.
Одномерный ряд, который глазами не продолжить — ни сезонности, ни тренда, пара аномалий, и некоторые флуктуации. Глазами не продолжить, структуры нет, а это означает, что величина под управлением (других факторов).
Инфляция, если вспомнить — это изменение цены потребительской корзины.
Она под двойным управлением — составом и ценами
Так вот к чему эта вся инфляция — к тому, что все изменения статистик процессов это результат управления.
Откровение про управление
Управление — это просто непрерывная оптимизация (минимизация или максимизация интегрального показателя) в условиях ограничений, никаких откровений.
Управление в хозяйстве и физическими процессами одно и то же, разница лишь в управляемости. В математике характеризуют устойчивостью, которую проверяют с помощью собственных чисел… ну там теория своя целая.
Если операционализировать, как я люблю, то управляемость, это отсутствие эффектов, по вкладу в управляемую величину превышающих прогнозируемое. Короче говоря, если повернуть руль на скорости, управляемый объект не перевернется, а изменит траекторию.
Математическая теория катастроф изучает при каких режимах и прочее системы устойчивы, а когда скатываются в эти самые катастрофы. Идея там что пространство всех величин системы (фазовое), имеет какие-то особенности, которые приводят к неожиданным результатам.
Тут же вернуть как было — такое только для линейных систем работает, или в линейных окрестностях (определенный режим). Экономика, скажем предприятия на бумаге линейна:
$$ Quantity * (Price — Cost) — Fixed $$
С какого момента всё идёт не так? Теория ограничений говорит с узких мест, так всем известно называемых «бутылочных горлышек». Да нет… наоборот.
«Широкие» места
Если все экономики всех агентов линейны, то вся экономика тоже линейна. Откуда же нелинейность по факту?
Из-за «скоропорта». Всё линейно на моменте времени только, всё «протухает», и как известно те же деньги тоже «протухают» (не из-за инфляции, она не причина, а следствие).
Сегодня не продал, завтра в два раза больше не продашь. Сегодня не сделал, завтра за те же деньги не сделаешь в два раза больше.
Узкие места — они только при рассмотрении процесса в статике есть. Они мешают расти. «Широкие» же места наоборот, это места где вложения растут быстрее (или медленнее) времени. Новые рынки, ниши на рынках, возможность снизить издержки и тому подобное.
Эти временные окна мигрируют по экономике из-за управления и его побочек, явно выражаясь в бизнес-моделях, как в Миграции Ценности (А. Сливоцки книга), но у него мигрирует value, а в этой концепции — мигрируют нелинейные связи.
Таким образом управление и оказывает влияние на тренд и разброс — меняя окна. Чтобы выявлять эти все «порталы эффективности», надо обладать либо хорошими моделями, либо большой статистикой (вряд ли даже GEM подойдет). У государства тоже нет таких данных, несмотря на всю их историю с бухгалтериями. План счетов линеен.
Функциональный план счетов
Короче, план счетов должен быть не числами, а моделями, и содержать производственные функции денежных выходов по денежным входам, на основе жизненного цикла продукта.
То есть в основе ЖЦ продукта, от него уже идёт оценка вырученного и затраченного. Можно параметрически, а сами параметры — хоть Байесовским выводом по истории или по аналогиям с поправками, или грубыми прикидками.
Вот это дело, а не то вся вот эта ваша дебет-кредитная 1С.