备考：CMA考试专业名词解析—时间序列

在备考CMA考试的小伙伴注意啦！你是不是因为不是财会专业的学习CMA感到吃力呢？你是不是因为无法理解CMA考试的一些专业名词而感到苦恼呢？别担心，今天帮考网就来为你解析一下CMA考试中的一些专业名词，一起来看看！

CMA考试专业名词——时间序列

时间数列：将某一现象所发生的数量变化，依时间的先后顺序进行排列，以揭示随着时间推移，这一现象的发展规律，从而用以预测现象发展的方向及其数量。

时间数列的种类

1、水平型时间数列

水平型时间数列无倾向性，既不逐步增加，也不逐步减少，在某一水平上下波动，且波动无规律性，即时间数列的后序值，既可高于水平值、也可低于水平值。水平型数列又称为稳定型时间数列或平稳型时间数列。

通常日用生活品的销售量、某消费品的开箱合格率、返修率等都是呈水平型时间数列的。

2、季节型时间数列

季节型时间数列会随着时间周期起伏，即在某个时间段内，时间数列后序值会逐步向上，到达顶峰后逐步向下，探谷底后又逐步向上，周而复始。最初出现这一情况变化最明显的是四个季节，因此叫做季节型时间数列。

月零售额、季节性商品、月度销售量会呈现出季节型时间数列。

3、循环型时间数列

循环型时间数列是周期性的变化，但它不是在一个不变的时间间隔中反复出现，有时候每一个周期长度会有若干年。

期货价格、商业周期等会呈循环型时间数列。

4、直线趋势型时间数列

直线趋势型时间数列具有倾向性，即在一段较长的时期之内，时间数列的后序值逐步增加或逐步减少，显示出一种向上或向下的趋势，相当于给水平型时间数列一个斜率。

某段时期的人均收入、商品的销售量等会呈现直线型时间数列。

5、曲线趋势型时间数列

曲线趋势型时间数列也具有倾向性，且会逐渐转向，包括顺转和逆转，但不发生周期性变化，时间数列后序值增加或减少的幅度会逐渐扩大或缩小。

某种商品从进入市场到被市场淘汰的销售量变化等会呈现曲线型时间数列。

时间序列分析概述

时间序列分析是以历史数据为基础预测未来。比如由过去4个星期中每一星期的销售量可以预测第5个星期的销售量。从过去几年内每季度的销售量也可用于预测未来各季度的销售情况。

时间序列分析包括很多模型，如：朴素法、移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。各模型的复杂程度是不相同的。企业选用哪一种预测模型取决于：

1、预测的时间范围；

2、能否获得相关数据；

3、所需的预测精度；

4、预测预算的规模；

5、合格的预测人员。

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