时间序列法

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时间序列法的基本假定是资料样式不发生变化，也就是说事件的发展变化有其历史的连续性，当前变动并非独立，而是过去变动的结果，是过去的水平延伸。

这种在时间上的关联所形成的样式将延续到未来。按过去销售量(或销售额)的变动情况，按时间顺序加以排列，构成一个统一的数列，从中寻找规律性，以推测未来销售的变化。

它是定量预测法的最初的基本类型之一。时间序列法一般包括时间序列分解、指数平滑系数、季节调整、各种形式的趋势外延以及光谱分析，自回归／移动平均(博克斯－金肯斯法)等，领先指标法也属于这一类。