时间序列预测法的步骤有哪些？

时间序列预测法的有以下几个步骤。

第一步，收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因森樱旦素的特点或影响效果进行分类：

①长期趋势；

②季节变动；

③循环变动；

④不规则变动。

第二步，分析时间序列。

时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。

第三步，求时间序列的长期趋势(T)、季节变动(S)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。

第四步，利用时间序列资料颂搏求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值S，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序此扰列的预测值Y。

加法模式：T+S+I=Y乘法模式：T乘以S乘以I=Y

如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用本质上也只是一个平均数的作用，实际值将围绕着它上下波动。

时间序列预测的步骤有收集历史资料、分析时间序列、求时间序列、利用时间序列等。

1、收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图，时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类。

2、分析时间序列，时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同销粗的因素同时发生作用后的综合结果。

3、求时间序列的长期趋势季节变动和不规则变动的值，并选定近似的数学模式来代表它们。

4、利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值和季节变动值，在可能的情况下预测不规则变动值。

时间序列预测简介：

1、时间序列扮斗举，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。

2、内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随厅碧时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。

拟合结果好，是因为有实际的数据在不断修正这些方法的偏差。而预测的时候就会有问题，就像枣搜知你说的，后50个数据预测凳消的会不准。你们导师的意思是对的，我们总感觉样本数据越多，预测结果越准，其实这是不对的。预测和数据多少无关（最少也得5个以上吧），关键是你预测的数据和基年的数据的时间差值，差值越大，偏差越大，因为中间没有实际的数据修正。预测近期的，结果都很好，远期的大部分不准确。看你数据这么多，你可以漏歼尝试分步预测，比如每隔10个点，取一个数据，然后就可以预测基年后的第10个数据，依次类推。

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