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法律研究時間序列分析：定義和組成部分
什麼是時間序列分析？
為了評估公司的業績，可以將其過去的資料與當前資料進行比較。當進行過去和當前資料的比較時，該過程稱為時間序列分析。時間序列跨越一段時間，而不是侷限於較短的時間段。時間序列分析之所以重要，是因為它可以幫助預測未來。根據過去和未來的趨勢，時間序列能夠預測未來。
時間序列分析有助於財務規劃，因為它根據當前和過去的業績資料提供了對未來資料的洞察力。它可以透過檢查當前和過去的資料來估計預期時間的資料。也就是說，時間序列用於透過使用過去和現在的趨勢和估值來確定未來。
時間序列分析的組成部分
改變時間序列屬性的原因或力量被稱為時間序列的組成部分。
以下是時間序列的組成部分：
趨勢
季節性變化
週期性變化
隨機或不規則變動
趨勢
趨勢顯示資料的共同趨勢。它可能向上或增加，或向下或減少，在一段時間內。趨勢是資料移動的穩定和長期的總體趨勢。要成為趨勢，資料不必朝著相同的方向移動。方向或移動可能在長期內發生變化，但總體的趨勢應在趨勢中保持不變。
一些趨勢的例子包括：學校數量、農業產量、人口增長等。值得注意的是，趨勢可能會向上移動、向下移動或在不同時間段內保持穩定。
趨勢可以是**線性**的或**非線性**的。
季節性變化
季節性變化是指時間序列中發生的短期變化，通常在 12 個月內。它們通常在時間序列的 12 個月期間顯示相同的向上或向下增長模式。這些變化通常記錄為每小時、每天、每週、每季度和每月的時間表。
季節性變化是由於自然或人為力量或變化引起的。眾多季節和人為變化在季節性變化中發揮著至關重要的作用。
示例 - 農作物依賴季節，夏季空調銷量上升，雨季雨傘使用量激增 - 所有這些都是季節性變化。
在某些人為慣例的情況下，可以清楚地看到季節性變化。節日、習俗、時尚、習慣和各種場合，如婚禮都會影響季節性變化。季節性變化期間業務的增長不應被視為更好的業務狀況。
週期性變化
時間序列中持續時間超過一年的變化稱為週期性變化。此類時間序列的振盪運動通常持續時間超過一年。一個完整的操作週期稱為週期或“商業週期”。
週期性變化包含四個階段：繁榮、衰退、蕭條和復甦。它可能是規則的或非週期性的。通常，週期性變化是由於兩種或多種經濟力量及其相互作用的結合而產生的。
隨機或不規則變動
在時間序列的情況下，還可以看到另一種型別的運動。它是純粹的不規則和隨機運動。顧名思義，沒有任何假設或趨勢可以用來表明時間序列中的不規則或隨機運動。這些結果本質上是不可預見、不穩定的、不可預測的和不可控的。
地震、戰爭、饑荒和洪水是一些隨機時間序列元件的例子。
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