Ker pa sezonska komponenta ni ravno sinusoidna, predlaga,
da bi model razširili s še nekaj členi - trigonometričnimi
izrazi in s tem model približali dejanskemu poteku pojava,

Vendar pa ugotavlja, da bi se v različnih primerih skušali
približati dejanskemu procesu z različno stopnjo natančnosti:
V primeru gibanja zalog, na katere vpliva velika množica fak-
torjev, bi kmalu napori izračunavanja parametrov zelo kompli-
ciranega sestavljenega modela presegli pozitivne učinke, V
primerih, ko pa kažejo vrste do neke mere pravilno harmonič-
nost (npr. cene, uvoz, obseg prodaje itd), pa priporoča po-
javu prirediti čimbolj natančen model;

Regresijski modeli

Splošno enačbo matematičnega modela lahko zapišemo v obliki

(ti) za, lil ta, (lih s..ta, f,(t)
$ j / f Gm

Funkcije [:(£) »ki nastopajo v zgornji enačbi, niso omeje-
ne samo na matematične funkcije, v katerih je neodvisna ppre-
menljivka čas ft , temveč so lahko podane tudi v tabelarični
obliki in izražajo ne le odvisnost vrednosti pojava od časa,
temveč tudi vplive drugih pojavov na opazovani pojav. Mnogi
modeli ekonomskih in poslovnih procesov temelje na tkim, vodil-
nih vrstah, pri čemer je opazovani pojav x(£) odvisen od

več ostalih pojavov, za katere poznamo ustrezne časovne vrste,
Te odvisnosti lahko izrazimo s korelacijskimi oz. regresijski-
mi funkcijami, Vendar pa je uporaba teh funkcij omejena le m
primere, ko razpolagamo z ekonometrijskim modelom, saj ne obe
staja zanesljiv statistični test, ki bi ocenil pravilnost iz-
bire neke časovne vrste za funkcije v modelu: G.U.Yule? je

x "Why Do We Sometimes Get Nonsense Correlations Between Time

Series", Yournal of the Royal Statistical Society, Vol, 89
(new series), 61—64