时间序列法

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时间序列法是根据预测对象的时间序列数据，找出预测对象随时间推移的变化规律，通过趋势外推预测未来的一种方法。

所谓时间序列数据是指某一经济变量按照时间顺序排列起来的一组连续的观察值，且相邻观察值的时间间隔是相等的。例如我国电度表销售量1970年至1980年的时间序列数据为

通过对大量时间序列数据的变动作分解，可以认为一般经济变量时间序列数据的变动包含着随机变动、周期性变动和体现长期发展趋势的线性或非线性变动。其中随机变动是不规则的，周期性变动与长期趋势是有规律性的。用时间序列法作预测，首先需要进行数据处理，设法消除随机变动，找出预测对象的长期发展趋势和周期性变动的规律，并建立相应的预测模型。寻找时间序列数据长期变动趋势的方法常用的有两类：回归方法和平滑方法。回归分析的基本方法前面已作介绍，下面我们将着重介绍几种平滑的方法。