時序預測法

時序預測法是根據歷史統計數據的時間序列，對未來的變化趨勢進行預測分析。一般來說，時間序列由四種變化成分組成，如長期趨勢變化、季節性變化、周期性變化和隨機波動。 一些簡單的預測模型可用來預測上述三種趨勢變化，如指數平滑模型、移動平均模型等。隨機變化成分是無法預測的，它是混入時間序列中的一種“噪音”，須設法將其過濾掉，以免影響預測結果的精度。