Вопрос касается компонентного анализа временного ряда и его возможностей в построении различных моделей. Давайте разберем, что представляет собой компонентный анализ и какие модели могут быть получены с его помощью.

Компонентный анализ временного ряда позволяет выделить основные компоненты временного ряда, такие как:

• Тренд (долгосрочная тенденция)
• Сезонные колебания (периодические изменения)
• Циклические колебания (долгосрочные колебания, связанные с экономическими циклами)
• Случайные колебания (шум)

Теперь рассмотрим предложенные варианты моделей:

• Мультипликативная модель - это модель, в которой компоненты временного ряда перемножаются. Например, если у нас есть тренд, сезонность и случайные колебания, то их можно выразить как произведение: Y = Тренд * Сезонность * Случайные колебания. Эта модель может быть получена с помощью компонентного анализа.
• Множественная регрессионная модель - это модель, в которой одна зависимая переменная объясняется несколькими независимыми переменными. Хотя компонентный анализ может помочь выявить зависимости, он не является непосредственно регрессионной моделью. Однако результаты компонентного анализа могут быть использованы в регрессионном анализе.
• Приведенная модель - это модель, которая может быть использована для упрощения анализа временного ряда. В зависимости от того, как она определяется, можно получить ее с помощью компонентного анализа.

Таким образом, из предложенных вариантов, множественная регрессионная модель не может быть непосредственно получена в результате компонентного анализа временного ряда. Компонентный анализ в основном фокусируется на выделении отдельных компонентов временного ряда, а не на построении регрессионных моделей.