时间序列分析

时间序列是一段时间间隔内所记录的一连串变量的数值。

时间序列由趋势、季节性差异、周期性差异和随机性差异等要素构成。

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趋势（T）是时间序列所记录数值的长期走势。

时间序列的实际记录结果（Y）往往偏离趋势值，产生偏离的原因包括季节性差异、周期性差异和随机性差异。

季节性差异（SV）是由于不同的年份、不同的日期或不同时刻所导致的时间序列数据的短期震荡波动。季节性差异并不局限于季节，只要是不同时间所形成的均可。

周期性差异（CV）是由于周期性循环所导致的中期变动。

随机性差异（RV）是由于非常随机的和不可预料的因素所导致的差异，例如罢工、恐怖活动和地震等。

时间序列通常采用移动平均法进行处理。移动平均法是从N期的时间序列数据中选取M期数据作为样本值，求其M期的算术平均数，并不断地向后移动计算，所求的平均数对应m期间的中点。使用移动平均法的目的是将时间序列中的差异去除掉，从而只留下代表趋势的一连串数据。

时间序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。

1.加法模型

加法模型使用绝对数来表示差异，其计算公式为：

Y＝T＋SV＋CV＋RV。

2.乘法模型

乘法模型使用相对数来表示差异，其计算公式如下：

Y＝T×SV×CV×RV。

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