复合型时间序列是指含有趋势性、季节性、周期性和随机成分的序列。对这类序列 预测方法通常是将时间序列的各个因素依次分解出来，然后再进行预测，分解法预测通常按 下面的步骤进行：

(1)    测定并分离长期趋势。利用移动平均法、时间回归法等方法来测定出时间序列的长 期趋势，并将其从时间序列中分离出去。

(2)    确定并分离季节成分。计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。然后将季节 成分从剔除长期趋势后的时间序列中分离出去，即用每一个剔除长期趋势后的时间序列数值 除以相应的季节指数，以消除季节性；

(3)    剩余法测定循环变动。再用移动平均法消除(2)中所得的时间序列中的不规则变动， 即得到原时间序列中的周期性成分。

(4)    建立预测模型并进行预测。对原时间序列建立适当的预测模型，并根据这一模型进 行预测，计算出最后的预测值。