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2016年高會備考知識點：時間序列分析
時間序列分析
時間序列是一段時間間隔內所記錄的一連串變量的數值。
時間序列由趨勢、季節性差異、周期性差異和隨機性差異等要素構成。
趨勢（T）是時間序列所記錄數值的長期走勢。
時間序列的實際記錄結果（Y）往往偏離趨勢值，產生偏離的原因包括季節性差異、周期性差異和隨機性差異。
季節性差異（SV）是由于不同的年份、不同的日期或不同時刻所導致的時間序列數據的短期震蕩波動。季節性差異并不局限于季節，只要是不同時間所形成的均可。
周期性差異（CV）是由于周期性循環所導致的中期變動。
隨機性差異（RV）是由于非常隨機的和不可預料的因素所導致的差異，例如罷工、恐怖活動和地震等。
時間序列通常采用移動平均法進行處理。移動平均法是從N期的時間序列數據中選取M期數據作為樣本值，求其M期的算術平均數，并不斷地向后移動計算，所求的平均數對應m期間的中點。使用移動平均法的目的是將時間序列中的差異去除掉，從而只留下代表趨勢的一連串數據。
時間序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。
1.加法模型
加法模型使用絕對數來表示差異，其計算公式為：
Y＝T＋SV＋CV＋RV。
2.乘法模型
乘法模型使用相對數來表示差異，其計算公式如下：
Y＝T×SV×CV×RV。
注：本文為正保會計網校原創，版權屬正保會計網校所有，未經授權，不得轉載。
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