Чистякова, А. А.Шамша, Б. В.2017-06-012017-06-012011У роботі розглянутий метод сингулярного спектрального аналізу (SSA) для ідентифікації структури нестаціонарних часових рядів. Метою методу є виділення компонент часового ряду, таких як тренд і періодична складова. Рішення поставленої задачі необхідне для побудови моделі часового ряду і визначення неявних залежностей. Проведений аналіз структури нестаціонарного часового ряду ціни на цукор. Дані рекомендації з вибору параметрів при використанні методу SSA для рядів, які не можуть бути приведені до однорідних. Побудована модель нестаціонарного часового ряду з урахуванням компонент тренду та періодики. This paper represents the method of Singular Spectral Analysis (SSA) to identify the structure of non-stationary time series. The purpose of this method is the selection of time series components, such as trend and periodic component. Solution of this problem is necessary for constructing the model of time series and determination of the masked dependences. The analysis of the structure of nonstationary time series of prices of the sugar is carried out. Recommendations on the choice of parameters of SSA to identify the components of time series , which cannot be reduced to a uniform are given. The model of nonstationary time series taking into account the components of trend and periodical is built.http://openarchive.nure.ua/handle/document/3719У роботі розглянутий метод сингулярного спектрального аналізу (SSA) для ідентифікації структури нестаціонарних часових рядів. Метою методу є виділення компонент часового ряду, таких як тренд і періодична складова. Рішення поставленої задачі необхідне для побудови моделі часового ряду і визначення неявних залежностей. Проведений аналіз структури нестаціонарного часового ряду ціни на цукор. Дані рекомендації з вибору параметрів при використанні методу SSA для рядів, які не можуть бути приведені до однорідних. Побудована модель нестаціонарного часового ряду з урахуванням компонент тренду та періодики. This paper represents the method of Singular Spectral Analysis (SSA) to identify the structure of non-stationary time series. The purpose of this method is the selection of time series components, such as trend and periodic component. Solution of this problem is necessary for constructing the model of time series and determination of the masked dependences. The analysis of the structure of nonstationary time series of prices of the sugar is carried out. Recommendations on the choice of parameters of SSA to identify the components of time series, which cannot be reduced to a uniform are given. The model of nonstationary time series taking into account the components of trend and periodical is built.ruнестационарные временные рядыидентификация моделисингулярный спектральный анализглавные компонентыArticle