时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析。其中,确定性变化分析包括趋势变化分析、周期变化分析、循环变化分析。随机性变化分析:有AR、MA、ARMA模型等。确定性时序分析的目的:克服其它因素的影响,单纯测度出某一个确定性因素对序列的影响;推断出各种确定性因素彼此之间的相互作用关系及它们对序列的综合影响。时间序列趋势分析目的:有些时间序列具有非常显著的趋势,我们分析的目的就是要找到序列中的这种趋势,并利用这种趋势对序列的发展作出合理的预测。常用方法:趋势拟合法和平滑法。趋势拟合法就是把时间作为自变量,相应的序列观察值作为因变量,建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数估计方法为最小二乘估计。其模型为,,。