第 6 章 时间序列分解

时间序列数据通常有很多种潜在模式,因此一种有效的处理时间序列的方式是将其分解为多个成分,其中每个成分都对应某一种基础模式。

在章节 2.3 中我们曾讨论了三种基础的时间序列模式:趋势性,季节性和周期性。当我们想要把时间序列分解为多个成分时,我们通常将趋势和周期组合为“趋势-周期”项(有时也简单称其为趋势项)。因此,我们认为时间序列包括三个成分:趋势-周期项,季节项和残差项(残差项包含时间序列中其它所有信息)。

在本章中,我们主要介绍从时间序列中提取成分的常用方法,进而更好的理解时间序列的特点,并以此提高时间序列的预测精度。