时间序列预测方法有哪些 时间序列预测法的步骤有哪些？

时间序列预测法的步骤有哪些？

时间序列预测方法有以下步骤。

第一步是收集历史数据，分类整理，编成时间序列，并根据时间序列绘制统计图表。时间序列分析通常对各种可能的因素进行分类。传统的分类方法是根据各种因素的特点或影响：①长期趋势；②季节性变化；③周期性变化；④不规则变化。第二步是分析时间序列。时间序列中每个周期的值是许多不同因素的结果。第三步是计算时间序列的长期趋势（T）、季节变化（s）和不规则变化（I），并选择近似的数学模型来表示它们。对于数学模型中的未知参数，采用适当的技术方法进行计算。第四步，利用时间序列数据建立长期趋势、季节变化和不规则变化的数学模型，预测未来的长期趋势值T和季节变化值s，并尽可能预测不规则变化值I。然后用下面的模型来计算未来时间序列的预测值y。加法模式：t s i=y乘法模式：t乘以s乘以i=y，如果难以得到不规则变化的预测值，则只能得到长期趋势和季节变化的预测值，取二者的乘积或二者之和作为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节性变化或不需要预测季、月数据，那么长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即t=y，但需要注意的是，预测值只反映了现象未来的发展趋势。即使非常精确的趋势线起到了按时间顺序观察的作用，但它本质上只是一个平均值，实际值也会在它周围波动。

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