趋势:时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动,称为长期趋势。
季节性:时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
周期性:也称循环波动,是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或震荡式变动,变动周期多在一年以上。
随机性:时间序列中去除趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动。
4、时间序列的分类
根据时间序列是否有趋势成分,可以将时间序列分为两类:平稳序列和非平稳序列。
时间序列预测的步骤在对时间序列进行预测时,分为以下4步:
- 确定时间序列的成分
- 找出适合的预测方法
- 评估预测方法
- 利用最佳预测方案进行预测
具体操作如下:
1、确定时间序列的成分
确定成分主要是确定趋势成分和季节性成分。
(1)确定趋势成分
确定趋势成分,绘制折线图即可,如前面我们绘制的人均GDP等数据的折线图。
(2)确定季节性
确定季节性,一般是绘制年度折叠时间序列图。
例如,有以下数据,某企业2010-2015年各季度的啤酒销量数据。
年度折叠时间序列图如下。
从上图中可以看出,啤酒销量在前三个季度有上升的趋势,到第4季度出现下降趋势。所以,啤酒销量存在季节性成分。
说明:上方的年度折叠时间序列图通过Excel绘制多条折线图即可实现。
2、找出适合的预测方法
确定了时间序列的成分后,就需要选择适当的预测方法,选择的方法如下图所示。