时间序列1、模型介绍1、时间序列不同分类2、时间序列构成要素3、3种时间序列模型2、分析处理1，
一.型号介绍
时间序列(或动态数列)是指将同一统计指标的数值按照其发生的时间序列排列而成的数列。 时间序列分析的主要目的是基于现有的历史数据预测未来。 经济数据大多以时间序列的形式给出。 根据观察时间，时间序列的时间可以是年、季度、月或任何其他时间格式。
1、时间序列的不同分类根据研究对象的不同点有一元时间序列和多元时间序列。
根据时间的连续性，可以将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。
根据序列的统计特性，有平稳时间序列和非平稳时间序列。
当某个时间序列的概率分布不依赖于时间t时，该序列被称为严格的(狭义的)稳态时间序列。
存在序列的一、二次矩，且对任意的时刻t满意时：
平均值是常数协方差为时间间隔 small tau 的函数。 该序列也称为广稳态时间序列，广义稳态时间序列。 我们接下来要研究的时间序列主要是广泛而平静的时间序列。
根据时间序列的分布规律划分，有rxdcjl型时间序列和非rxdcjl型时间序列。 2、时间序列组成部分的时间序列是一组按时间顺序排序的随机变量，通常是按照等间隔时间段给定采样率对某一潜在过程的观测结果。 时间序列数据反映了本质上或随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心是从数据中挖掘出这个规律，并利用它来估计未来的数据。
构成要素：长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。
长期趋势(t )现象长期受某些根本因素的作用而形成的总体波动趋势。 季节变化(s )现象是一年中随季节变化而发生的有规律的周期性变化。 循环波动(c )现象在几年周期内出现的波浪起伏形态的规律波动。 不规则波动()是可以不规则跟随的波动，有严格的随机波动和不规则突发性影响较大的波动两种。 3、三种时间序列模型通常用T t T_{t} Tt表示长期趋势项，用S t S_{t} St表示季节变化趋势项C t C_{t} Ct表示循环变化趋势I t I_{t} It表示随机干扰项。 常见的确定性时间序列模型有以下类型：
(1)加法模型yt=ttstctity _ { t }=t _ { t } s _ { t } c _ { t } I _ { t }
yt=Tt+St+Ct+It（2）乘法模型 y t = T t ∗ S t ∗ C t ∗ I t y_{t}=T_{t}*S_{t}*C_{t}*I_{t} yt=Tt∗St∗Ct∗It
（3）混合模型 y t = T t ∗ S t + I t y_{t}=T_{t}*S_{t}+I_{t} yt=Tt∗St+It y t = S t + T t ∗ C t ∗ I t y_{t}=S_{t}+T_{t}*C_{t}*I_{t} yt=St+Tt∗Ct∗It
其中 y t y_{t} yt是观测目标的观测记录， E ( R t ) = 0 , E ( R t 2 ) = σ 2 E(R_{t})=0,E(R_{t}^{2})=sigma^{2} E(Rt)=0,E(Rt2)=σ2。
如果在预测时间范围以内，无突然变动且随机变动的方差 σ 2 sigma ^{2} σ2较小，并且有理由认 为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时，可用一些经验方法进行预测。 二、分析处理 1、