文档介绍：什么是时间序列预测法？
一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。
时间序列，也叫时间数列、历史复数或。它是将某种的数值，按时间先后顺序排数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。
上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。
即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法，优点是只要有上期实际数和上期预测值，就可计算下期的预测值，这样可以节省很多数据和处理数据的时间，减少数据的存储量，方法简便。是国外广泛使用的一种方法。
根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不
同的方法，常用的方法有季 (月 )别平均法和移动平均法两种： a．季 (月 )别平均法。就是把各年度的数值分季 (或
月 )加以平均，除以各年季 (或月 )的总平均数，得出各季 (月 )指数。这种方法可以用来分析生产、、原材料储
备、预计需要量等方面的经济事物的季节性变动； b ．移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。
就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量，最常用的一种方法就是根据统计资料，按时间序列画成，再将曲线外延，即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法，适用于对的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。
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时间序列预测法案例分析
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案例一 :可提费用的时间序列预测
一、可提费用概述
可提费用是保费收人中重要的组成部分，是目前国内运营的基本保证。它的变化规律，对于的、、以及
发展规划等行为起到至关重要的作用．因此合理、相对准确地预测可提费用对于保险公司在和发展规划方面
起到重要的作用。
可提费用与诸多因素有关，且这些因素多属于不确定性因素，如：市场的成长性、的持续缴费 (选择期缴
方式的客户 )、季节性因素、的开发与投放、的等，而且由于不同产品类型的收入规律和不同国家的经济、社
会水平不同，规律也不同，又因为人寿保险的产品保障类型组合非常复杂，统一的预测模式几乎不可能实现．但
研究结果表明，可提费用的逐月累计余额构成的时间序列是一个有规则的周期波动，具有明显的趋势性和季
节性，月度数据周期为 12 ，这是由中国会计财年决定的 (也有一些业务的月发生具有明显的季节因素 )，利用
季节模型还可有效刻画年内的波动规律。
二、时间序列预测法
逐步自回归 (StepAR) 模型： StepAR 模型是有趋势、季节因素数据的模型类。
Method — Additive 模型：它是将和乘法季节因素相结合，考虑序列中有规律节波动。
模型：它是处理带有趋势、季节因平稳随机项数据的模型类。
Method — Muhiplicative 模型：该方将时同趋势和乘法季节因素