3月17日CMA考點解析來啦，各位學員有熟練掌握了嗎？
　　時間數(shù)列（Time series）是指將某一現(xiàn)象所發(fā)生的數(shù)量變化，依時間的先后順序排列，以揭示隨著時間的推移，這一現(xiàn)象的發(fā)展規(guī)律，從而用以預測現(xiàn)象發(fā)展的方向及其數(shù)量。
　　時間數(shù)列的種類
　　1.水平型時間數(shù)列
　　水平型時間數(shù)列的走勢無傾向性，既不傾向于逐步增加，也不傾向于逐步減少，總是在某一水平上上下波動，且波動無規(guī)律性，即時間數(shù)列的后序值，既可高于水平值、也可低于水平值，因這一水平是相對穩(wěn)定的。故水平型數(shù)列又稱為穩(wěn)定型時間數(shù)列或平穩(wěn)型時間數(shù)列。
　　通常呈水平型時間數(shù)列的有日用生活必需品的銷售量，某種耐用消費品的開箱合格率、返修率等等。
　　2.季節(jié)型時間數(shù)列
　　季節(jié)型時間數(shù)列的走勢按日歷時間周期起伏，即在某日歷時間段內(nèi)時間數(shù)列的后序值逐步向上，到達頂峰后逐步向下，探谷底后又逐步向上，周而復始。因為最初研究產(chǎn)生于伴隨一年四季氣候的變化而出現(xiàn)的現(xiàn)象數(shù)量變化，故稱為季節(jié)型時間數(shù)列。其實，“季節(jié)”可是一年中的四季、一年中的12個月、一月中的4周、一周中的7天等等。
　　通常呈季節(jié)型時間數(shù)列的有月社會零售額，與氣候有關(guān)的季節(jié)性商品季度、月度銷售量等等。
　　3.循環(huán)型時間數(shù)列
　　循環(huán)型時間數(shù)列的走勢也呈周期性變化，但他不是在一個不變的時間間隔中反復出現(xiàn)，且每一周期長度一般都有若干年。通常呈循環(huán)型時間數(shù)列的有期貨價格、商業(yè)周期等等。
　　4.直線趨勢型時間數(shù)列
　　直線趨勢型時間數(shù)列的走勢具有傾向性，即在一段較長的時期之內(nèi)（“長”是相對于所研究數(shù)列的時間尺度而言），時間數(shù)列的后序值逐步增加或逐步減少，顯示出一種向上或向下的趨勢，相當于給水平型時間數(shù)列一個斜率。通常呈直線型時間數(shù)列的有：某段時期的人均收入、商品的銷售量等等。
　　5.曲線趨勢型時間數(shù)列
　　曲線趨勢型時間數(shù)列的走勢也具有傾向性，且會逐漸轉(zhuǎn)向，包括順轉(zhuǎn)和逆轉(zhuǎn)，但不發(fā)生周期性變化，時間數(shù)列后序值增加或減少的幅度會逐漸擴大或縮小。通常呈曲線型時間數(shù)列的有某種商品從進入市場到被市場淘汰的銷售量變化等等。其實，季節(jié)型時間數(shù)列和循環(huán)型時間數(shù)列也是曲線趨勢型時間數(shù)列，只不過他們具有周期性特征而各單獨成為一種時間數(shù)列而已。
　　時間序列分解
　　時間序列即一列均勻分布（每周、每月、每季等等）的數(shù)據(jù)點。分析時間序列意味著將過去數(shù)據(jù)分成幾部分然后用之于外推。一個典型的時間序列可分成四個部分：趨勢、季節(jié)、周期和隨機波動。
　　1、 趨勢是數(shù)據(jù)在一段時間的逐漸向上或向下的移動。
　　2、 季節(jié)是數(shù)據(jù)自身經(jīng)過一定周期的天數(shù)，周數(shù)，月數(shù)或季數(shù)（此即季節(jié)性叫法由來，即季節(jié)分為秋、冬、春、夏）不斷重復的性。下表列出了6個常見的季節(jié)性形式：
 
　　3、  周期為數(shù)據(jù)每隔幾年重復發(fā)生的時間序列形式。它們一般與經(jīng)濟周期有關(guān)，并對短期經(jīng)營分析與計劃起重要作用。
　　4、 隨機波動是由偶然、非經(jīng)常性原因引起的數(shù)據(jù)變動。它們沒有可識別的形式。
　　統(tǒng)計學上，時間序列有兩種一般形式：乘法模式和加法模式。使用得最廣泛的是乘法模式。該模式假定需求是四各成分的乘積：需求=趨勢*季節(jié)*周期*隨機波動。另一形式是加法模式，即這四各成分相加：需求=趨勢+季節(jié)+周期+隨機波動。 在大多數(shù)實際模型中，預測者假定隨機波動平均后可不考慮其影響。他們主要注意季節(jié)成分及趨勢和周期相結(jié)合的成分。
　　時間序列分析概述
　　時間序列分析力求以歷史數(shù)據(jù)為基礎預測未來。比如，由過去六星期中每一星期的銷售量可以預測第七個星期的銷售量。過去幾年內(nèi)每季度的銷售量也可用于預測未來各季度的銷售情況。
　　時間序列分析包括很多模型，如：樸素法、移動平均法、指數(shù)平滑法、趨勢外推法等。各模型的復雜程度是不相同的。企業(yè)選用哪一種預測模型取決于：
　　1） 預測的時間范圍；
　　2） 能否獲得相關(guān)數(shù)據(jù)；
　　3） 所需的預測精度；
　　4） 預測預算的規(guī)模；
　　5） 合格的預測人員；
　　當然，選擇預測模型時，還需考慮其它一些問題，如企業(yè)的柔性程度（企業(yè)對變化的快速反應能力越強，預測模型所需的精度就越低）和不良預測所帶來的后果。如果是根據(jù)預測進行大規(guī)模的投資決策，那么該預測一定得是個良好的預測。
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