第10章：时间序列分析与预测时间序列是指被观察到的以时间为序排列的数据序列。构成要素时间（t）指标值（a）——现象所属的时间——与时间相对应
的指标数值1. 时间序列定义图标题刻度线值刻度线值系列标签此折线图展示的是热播剧《老九门》初映时百度搜索指数时间序列图。从这张图上
，能够明显看出“周期”规律，原因是该剧每周一和周二播出，因此周一和周二的搜索会出现一个波峰，呈现出周期规律。里约奥运会结束之后，迷
妹们忙得不知道选谁当“老公”好。此折线图是当时新晋“国民老公”张继科的百度搜索指数时间序列图。与上图不同的是，这张图没有明显的周期
规律，而是出现了两个非常明显的“波峰”。当时正值奥运会，所以张继科的搜索量突增。丑图纵轴展示范围进行调整一团乱麻2.制作折线图已知
2012年第1季度到2016年第四季度的某天猫店铺的季度零售额资料。规律？？模型3. 时间序列模型长期趋势变动（T）季节变动（S）
周期波动（C）不规则变动（I） Y=TSCI可解释的变动不可解释的变动3.1 长期趋势变动（Trend )指现象在较长时期
内持续发展变化的一种趋向或状态上升趋势？下降趋势？水平趋势？线性趋势？非线性趋势？移动平均法 (Moving Average Me
thod)移动平均，是选择一定的平均项数（常用 K 表示），采用逐项递移的方法对原时间数列计算一系列序时平均值，揭示现象在较长时间
内的发展趋势。K=3移动平均法的计算奇数项移动原序列滑动平均新序列K=3案例偶数项移动原序列滑动平均新序列移正平均移动平均法的计算
K=411.311.6 移动平均法的特点 移动平均对数列具有平滑修匀作用，平均项数（K）越大，对数列的平滑修匀作用越强。当数据的随
机因素较大时，宜选用较大的K，这样有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的K，这有
利于跟踪数据的变化。季节变动：一年之内因纯季节原因造成的序列的波动饮料的生产量及销售量在一年内的变化用电量在一年之内的增减蔬菜价格
在一年内的波动每年旅客运输的高峰期……3.2 季节变动（Seasonal )y=T+C+I趋势剔除法长期趋势剔除法的计算步骤是：1
）利用中心化移动平均计算长期趋势与周期波动要素。2）从时间序列中剔除掉，就得到季节波动和不规则变动。3）按季求平均数，从而剔除不规
则变动，得到各季季节指数 。4）对初始季节指数调整为正规化季节指数。3.3 不规则变动的测定不规则变动没有规律可寻，不可能像其他因
素那样可以直接进行测定，因此只能从时间序列中逐一将长期趋势、季节变动分离出去，之后剩余的因素统统归结为不规则变动，又称为剩余变动或
残余变动。4. 时间序列预测计算剔除季节变动后的时间序列。对新序列进行外推预测，得到一组预测值 。计算最终预测值。 此次课重点复习
：时间序列模型长期趋势变动（T）季节变动（S） 周期波动（C）不规则变动（I） Y=TSCI可解释的变动不可解释的变动 |
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