Распространенным способом моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени, или тренда. Этот способ называют аналитическим выравниванием временного ряда.
Поскольку зависимость от времени может принимать разные формы, для ее формализации можно использовать различные виды функций. Для построения трендов чаще всего применяются следующие функции:
• линейный тренд: yt=a +b*t;
• 
гипербола: у, = а + b/t
•экспоненциальный тренд:
•степенная функция:
•полиномы различных степеней: yt=a +b1-t +b2-t +... +bm ■tm.
Параметры каждого из перечисленных выше трендов можно определить обычным методом наименьших квадратов, используя в качестве независимой переменной время t =1,2, ...,п, а в качестве зависимой переменной - фактические уровни временного ряда yt.Для нелинейных трендов предварительно проводят стандартную процедуру их линеаризации.
Наиболее простую экономическую интерпретацию имеет линейная функция
у, =a +bt:
а - начальный уровень временного ряда в момент времени t =0; b - средний за период абсолютный прирост уровней ряда. Параметрыа и b находятся по формулам:
(6.1)
Существует несколько способов определения типа тенденции. К числу наиболее распространенных способов относятся качественный анализ изучаемого процесса, построение и визуальный анализ графика зависимости уровней ряда от времени.
Выбор наилучшего уравнения в случае, когда ряд содержит нелинейную тенденцию, можно осуществить путем перебора основных форм тренда, расчета по каждому уравнению скорректированного коэффициента детерминации и средней ошибки аппроксимации. Этот метод легко реализуется при компьютерной обработке данных.
