时间序列预测最佳方法

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时间序列预测方法有以下几种:

01基本规则法

要预测一个时间序列，我们首先需要发现其变化的规律。最基本的方法，就是通过人工经验，挖掘时序数据的演化特征，找到时序变化的周期，从而预估时间序列的未来走势。具体的观察一个时间序列，当序列存在周期性时，提取时间序列的周期性特征进行预测。

02传统参数法

传统的参数预测方法可以分为两种，一种拟合标准时间序列的餐顺方法，包括移动平均，指数平均等；另一种是考虑多因素组合的参数方法，即AR,MA,ARMA等模型。这类方法比较适用于小规模，单变量的预测，比如某门店的销量预测等。

这类方法一般是统计或者金融出身的人用的比较多，对统计学或者随机过程知识的要求比较高。

03时间序列分解

时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法，一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合：

长期趋势：长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。

季节变动：季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动循环波动：

循环波动指以若干年为期限，不具严格规则的周期性连续变动不

规则波动: 不规则波动指由于众多偶然因素对时间序列造成的影响

6小时前

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