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主成分分析（PCA）是提出多个指标的几个典型主成分。主成分分析的评分方法之一是回归法。ARIMA模型的基本思想是将预测对象随时间变化形成的数据序列看作一个随机序列，并用一定的数学模型来近似描述该序列。

一旦确定，该模型可以根据时间序列的过去值和现在值预测未来值。现代统计方法和计量经济模型在一定程度上可以帮助企业预测未来。ARIMA模型是以历史数据为基础的，所以收集的历史数据越多，模型就越精确。月储蓄数据可视为随时间推移而形成的随机时间序列。通过对储蓄值在时间序列中的随机性、平稳性和季节性的分析，用数学模型来描述这些单月储蓄值之间的相关性或依赖性，从而利用过去和现在的储蓄值信息来预测未来的储蓄目的。

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