什么是时间序列

在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用.时间序列通常有以下三种方法：

1.方法一是把一个时间序列的数值变动,分解为几个组成部分,通常分为：

(1)倾向变动,亦称长期趋势变动T；

(2)循环变动,亦称周期变动C；

(3)季节变动,即每年有规则地反复进行变动S；

(4)不规则变动,亦称随机变动I等.然后再把这四个组成部分综合在一起,得出预测结果.

2.方法二是把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的,为时间的函数,而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势.

3.方法三是根据预测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程度来推算未来.与目标的相关因素很多,只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素.

时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测.

时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列.

构成要素：现象所属的时间,反映现象发展水平的指标数值.要素一：时间t；要素二：指标数值

时间序列适合图形表示：数轴，时间轴。

把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势。根据预测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程度来推算未来。与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素。

构成要素：

长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。

1、长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势。

2、季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动。

3、循环变动（C）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动。

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