时间数列分解方法

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指把一个时间序列的数值的变动，分解为几个组成部分。

一般的作法是把它分为长期趋势、季节变动、周期变动和随机变动等四个部分的定量预测方法。也称为时间序列的分析和分解方法。

人们对把一个时间数列的数值的变动分解为长期趋势、季节变动、周期变动和随机变动四个部分持有不同的观点。

对如何分解这四个组成部分，也有不同的看法。

各种分解方法的区别主要在于假定各个组成部分是如何相互起作用的：是相乘还是相加，或者既有相乘、又有相加。以季度或月份资料来说，假定一个时间序列的原始资料为O，长期趋势为T，季节变动为S，周期变动为C，随机变动为I，则有下列各种分解方法：

O=T×S×C×I

O=T+S+C+I

O=T×S+C+I

这里，只采用一般的相乘关系。事实上，每一个组成部分都是在另外各个组成部分的基础上起作用的。比如说，长期趋势值越高，那么季节变动、周期变动，甚至随机变动所引起的变动也必然越大。

因此，用相乘关系是有根据的，而且一般说来分析效果也较好。

时间数列分解方法是一种传统的统计分析方法，而在我国，长期趋势、季节变动和随机变动也是肯定存在的，因此，时间数列的分解对我国也有一定的参考价值。