（1)时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数 列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列的构成因素 包括以下几个方面：

①    趋势（T）

趋势，又称长期趋势，它是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的 变动。时间序列中的趋势可以是线性的，也可以是非线性的。

②    季节性（S）

季节性，又称季节变动，它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。季节性中的 “季节”一词是广义的，它不仅仅是指一年中的四季，其实是指任何一种周期性的变化，诸 如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素作用的结果。

③    周期性（C）

周期性，又称循环波动，它是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡 式变动。周期性通常是由商业和经济活动引起的，它不同于趋势变动，不是朝着单一方向的 持续运动，而是涨落相间的交替波动；它也不同于季节变动，季节变动有比较固定的规律， 且变动周期大多为一年，循环波动则无固定规律，变动周期多在一年以上，且周期长短不一。

④    随机性（I）

随机性，又称不规则波动，它是时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波 动，即某些偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。

综上所述，时间序列的成分可以分为四种，即趋势（T）、季节性或季节变动（S）、周期 性或循环波动（C）、随机性或不规则波动（I）。按四种成分对时间序列的影响方式不同，时 间序列可用多种模型进行分解，如加法模型、乘法模型等。

(2)    平稳序列

平稳序列是基本上不存在趋势的序列。这类序列中的观察值基本上在某个固定的水平上 波动，虽然在不同的时间段波动的程度不同，但并不存在某种规律，其波动可以看成是随 机的。

(3)    非平稳序列

非平稳序列是包含趋势、季节性或周期性的序列，它可能只含有其中的一种成分，也可 能是几种成分的组合。其又可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合 而成的复合型序列。