Национальный институт
научного рецензирования

Предметом исследования в рецензируемом исследовании выступают методы анализа временных рядов, в статье акцент сделан на нелинейные регрессионные модели.
Методология работы базируется на применении различных подходов для аппроксимации трендов, статистического сглаживания (полиномиальные фильтры, оценка уровня шума через дисперсию), гармонического анализа для выделения периодических компонент, а также визуализации данных.
Актуальность исследования авторы связывают с необходимостью анализа статистических данных для выявления внутренних зависимостей.
Научная новизна исследования заключается в обобщении сведений о моделях и алгоритмах нелинейного регрессионного анализа временных рядов; полученное в результате исследования приращение научного знаниями позиционируется авторами как разработка «методики декомпозиции процесса на трендовые и колебательные компоненты».
Структурно в тексте выделены следующие озаглавленные разделы и подразделы: Введение, Оценка и удаление шума в данных, Нахождение долговременного тренда, Дифференциальные методы (Экспоненциальное приближение к постоянной, Гиперболическое приближение к постоянной, Модель Гомперца, Сигмоидальные модели), Интегральные методы, Характеристические показатели (Экспоненциальное приближение к постоянной), Нахождение технического тренда, Нахождение колебаний, Численная реализация, Заключение и Библиография.
В статье рассмотрены такие этапы анализа временных рядов как удаление шума (методы Савицкого–Галея, скользящие средние), выделение тренда (экспоненциальные, гиперболические, сигмоидальные модели), анализ колебательных компонент (разложение Фурье, сдвиговые функции). Авторами освещены как классические подходы (метод наименьших квадратов), так и оригинальные алгоритмы, например, интегральные методы для оценки параметров тренда. Численная реализация рассмотренных в статье методов проиллюстрирована авторами на примере – статистике производства товаров длительного пользования в США за 1947-2016 годы. Предлагаемые методы и алгоритмы ориентированы на анализ и прогнозирование динамики экономических процессов, а также ряда природных процессов, например, метеорологических, подверженных влиянию различных, в том числе и случайных факторов.
Библиографический список включает 10 источников – научные публикации российских и зарубежных авторов по рассматриваемой теме на русском языке и иностранных языках. В тексте публикации имеются адресные отсылки к списку литературы, подтверждающие наличие апелляции к оппонентам.
Из резервов улучшения работы стоит отметить, что авторами не выполнены требования принятых редакцией Правил оформления списка литературы, в соответствии с которыми «рекомендованный объем списка литературы для оригинальной научной статьи – не менее 20 источников». Оформление интервалов, которые в представленных материалах отражаются в виде отсылок к списку литературы ввиду использования квадратных скобок, например «к интервалу [0, 1]» (с использованием для написания "[0, 1]" в качестве шрифта верхнего индекса).
Тема статьи актуальна, материал соответствует тематике журнала «Программные системы и вычислительные методы», отражает результаты проведенного исследования, может вызвать интерес у читателей, рекомендуется к опубликованию.