时间序列趋势外推法

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亦称时间序列趋势外延法。

指根据时间序列的变化规律，以一条趋势线来近似地描述它，并通过趋势线的向外推延来进行预测的一种方法。它也可以看作是以时间变量作为自变量的回归预测法。

由于时间变量呈等间隔变化，因此，在运用回归预测法的理论和方法来处理这类问题时，可以适当地进行处理，使问题变得简单一些。例如，可以用自然数列作为时间变量；也可以用相反数对应地表示时间变量的变化，使时间变量之和为0，如用……－3，－2，－1，0，1，2，3……；或……－3，－1，1，3，……来表示。

对于时间序列的长期趋势的研究，往往近似地用线性模式来描述它；对于某段时期内时间序列的变化趋势的研究，必须根据它随时间变化的散点图，用不同的趋势线模型来描述它。常用的趋势线模型有：直线型模型y=b₀+b₁t；二次抛物线型模型y=b₀+b₁t+b₂t²；指数模型y=ab^t；幂函数模型y=at^b；修正指数模型y=k+ab^t；龚珀资曲线模型y=ka^bt；逻辑曲线模型y=等。