Использование модели с аддитивной компонентой для прогнозирования количества сделок слияний и поглощений в Китае

Исследование посвящено теме моделирования и прогнозирования сезонных колебаний в сфере сделок слияний и поглощений в Китае с целью оценки краткосрочной перспективы движения этого сектора, а также для будущих исследований конъюнктуры рынка сделок M&A в КНР. В качестве метода прогнозирования авторами была выбрана модель с аддитивной компонентой, учитывающая квартальные данные количества сделок M&A в Поднебесной за последние 15 кварталов. Порядок построения модели с аддитивной компонентой представляет собой расчет значений сезонной компоненты, десезонализацию данных, расчет тренда и оценку точности прогноза. Аддитивная модель позволяет сгладить сезонность путем выделения сезонной компоненты из временного ряда и отделения ее от тренда и остаточной компоненты. Данное действие выполняется путем вычитания сезонной компоненты из исходного временного ряда. Таким образом, сезонность удаляется из временного ряда, и остается только тренд и остаточная компонента. После выделения сезонной компоненты ее можно проанализировать отдельно и использовать для прогнозирования будущих значений временного ряда. Также можно использовать методы сглаживания, такие как скользящее среднее или экспоненциальное сглаживание, чтобы сгладить сезонность и получить более гладкий тренд. Авторами были построены трендовые модели, а частности линейная, степенная, полиноминальная, экспоненциальная и логарифмическая трендовые модели и выбрана полиномиальная, обеспечивающая наибольший коэффициент детерминации. Полученная модель позволила спрогнозировать количество сделок по кварталам до конца 2023 г. и описать возможные причины снижения количества сделок слияний и поглощений в Китае.