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法律研究时间序列分析：定义和组成部分
什么是时间序列分析？
为了评估公司的业绩，可以将其过去的数据与当前数据进行比较。当进行过去和当前数据的比较时，该过程称为时间序列分析。时间序列跨越一段时间，而不是局限于较短的时间段。时间序列分析之所以重要，是因为它可以帮助预测未来。根据过去和未来的趋势，时间序列能够预测未来。
时间序列分析有助于财务规划，因为它根据当前和过去的业绩数据提供了对未来数据的洞察力。它可以通过检查当前和过去的数据来估计预期时间的数据。也就是说，时间序列用于通过使用过去和现在的趋势和估值来确定未来。
时间序列分析的组成部分
改变时间序列属性的原因或力量被称为时间序列的组成部分。
以下是时间序列的组成部分：
趋势
季节性变化
周期性变化
随机或不规则变动
趋势
趋势显示数据的共同趋势。它可能向上或增加，或向下或减少，在一段时间内。趋势是数据移动的稳定和长期的总体趋势。要成为趋势，数据不必朝着相同的方向移动。方向或移动可能在长期内发生变化，但总体的趋势应在趋势中保持不变。
一些趋势的例子包括：学校数量、农业产量、人口增长等。值得注意的是，趋势可能会向上移动、向下移动或在不同时间段内保持稳定。
趋势可以是**线性**的或**非线性**的。
季节性变化
季节性变化是指时间序列中发生的短期变化，通常在 12 个月内。它们通常在时间序列的 12 个月期间显示相同的向上或向下增长模式。这些变化通常记录为每小时、每天、每周、每季度和每月的时间表。
季节性变化是由于自然或人为力量或变化引起的。众多季节和人为变化在季节性变化中发挥着至关重要的作用。
示例 - 农作物依赖季节，夏季空调销量上升，雨季雨伞使用量激增 - 所有这些都是季节性变化。
在某些人为惯例的情况下，可以清楚地看到季节性变化。节日、习俗、时尚、习惯和各种场合，如婚礼都会影响季节性变化。季节性变化期间业务的增长不应被视为更好的业务状况。
周期性变化
时间序列中持续时间超过一年的变化称为周期性变化。此类时间序列的振荡运动通常持续时间超过一年。一个完整的操作周期称为周期或“商业周期”。
周期性变化包含四个阶段：繁荣、衰退、萧条和复苏。它可能是规则的或非周期性的。通常，周期性变化是由于两种或多种经济力量及其相互作用的结合而产生的。
随机或不规则变动
在时间序列的情况下，还可以看到另一种类型的运动。它是纯粹的不规则和随机运动。顾名思义，没有任何假设或趋势可以用来表明时间序列中的不规则或随机运动。这些结果本质上是不可预见、不稳定的、不可预测的和不可控的。
地震、战争、饥荒和洪水是一些随机时间序列组件的例子。
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