时间序列分析是一种处理时间序列数据或趋势分析的统计技术。时间序列数据是指数据是一系列特定的时间周期或时间间隔。这些数据有三种类型：时间系列数据，指的是一组对变量在不同时间所取值的观察数据。横断数据，指的是在同一时间点收集的一个或多个变量的数据。数据池，指的是时间序列数据和截面数据的组合。
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时间序列分析（time series analysis）是量化投资中的一门基本技术。时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列。比如变量是股票价格，那么它随时间的变化就是一个时间序列；同样的，如果变量是股票的收益率，则它随时间的变化也是一个时间序列。时间序列分析就是使用统计的手段对这个序列的过去进行分析，以此对该变量的变化特性建模、并对未来进行预测。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。
时间序列分析(Time-Series Analysis)将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。特点：简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。时间序列分析承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。时间序列分析考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。
时间序列分析在工程学（engineering science）、经济学（economics）、气象学（meteorology）等众多领域有着广泛的应用。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
