一、趨勢分解法

時間序列預測技術就是通過對預測目標自身時間序列的處理，來研究其變化趨勢的。一個時間序列往往是以下幾類變化形 式的疊加或耦合。

（1）長期趨勢變動：是指時間序列朝著一定的方向持續上升或下降，或停留在某一水平上的傾向，它反映了客觀事物的主要 變化趨勢；

（2）季節變動：是指季度或月度的周期變化；

（3）循環變動：通常是指周期為一年以上，由非季節因素引起的漲落起伏波形相似的波動；

（4）不規則變動：通常它分為突然變動和隨機變動。

如圖所示，黑色的曲線代表時間序列的原始取值，而根據原始序列的時間走勢就能確定該時間序列的長期趨勢變動。而很 多行業都是存在季節性變動的趨勢的。比如，運輸行業、風力發電行業。又比如，水果和蔬菜價格等。而循環趨勢也成為 周期趨勢。比如經濟周期趨勢。相對而言，循環和季節性趨勢是原始序列中較為穩健的趨勢變動。而無規則的隨機趨勢是 難以進行預測的，且波動較大。因此，對于時間序列的拆分，通常是將較為穩健的長期循環以及季節性趨勢拆分出來，而 不考慮隨機趨勢的影響。

二、ARMA 模型

1.自回歸模型AR（n）

2.移動平均模型MA（m）

3.自回歸移動平均模型

4.平穩時間序列的模型識別

三、ARIMA 模型

1.差分運算

2.差分方式的選擇

四、ARIMA 實現步驟

五、例題精講

1.時間序列AR（p）模型，其中p指的是？ A. 時間序列的自相關系數是p階截尾的 B. 時間序列的自相關系數是p階拖尾的 C. 時間序列的偏相關系數是p階截尾的 D. 時間序列的偏相關系數是p階拖尾的 答案：C 解析：考核如何通過觀察ACF和PACF圖形，確定AR模型和MA的類型和滯后階數，本題要求對模型參數和概念要熟知。

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