时间序列分析常用的方法：趋势拟合法和平滑法。
1、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。
非线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出非线形特征的场合。其参数估计的思想是把能转换成线性模型的都转换成线性模型，用线性最小二乘法进行参数估计。实在不能转换成线性的，就用迭代法进行参数估计。
2、平滑法是进行趋势分析和预测时常用的一种方法。它是利用修匀技术，削弱短期随机波动对序列的影响，使序列平滑化，从而显示出长期趋势变化的规律 。
扩展资料
时间序列分析的主要用途：
1、系统描述
根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。
2、系统分析
当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
3、预测未来
一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。
4、决策和控制
根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
参考资料来源：百度百科-时间序列分析
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