大家都知道，ACCA考试的课程内容难易程度在逐渐增加，要想更好的通过ACCA考试，学员应该重视每一个课程内容的学习。ACCA考试知识点时间序列分析（Time series analysis）怎么学习？
时间序列数据本质上反映的是某个变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测问题的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来数据做出预测。时间序列由四部分构成：趋势（trend T）、季节性变动（seasonable variations）、周期性变动（cyclical variations）、随机变动（random variations）。
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①移动平均法求趋势
当计算的是奇数个期间的平均数，那对应的时间点就是中间的时间点，但当计算的是偶数个期间的平均数，计算一次平均值无法匹配到具体的中间时间点，需要通过两次移动平均的计算才能确定所对应的时间点。
②求季节性变动
求季节性变动可以用加法模型（the additive model）或者乘法模型（the multiplicative/proportional model）。
假设：
Y代表时间序列值
T代表趋势值
S代表季节性变动
在不考虑周期性变动和随机变动的情况下，时间序列值是在趋势值的基础上调整季节性变动的值所得到的结果，即：
加法模型：Y= T+ S，此处的季节性变动为数值，S= Y- T
由于季节性变动是围绕着趋势线上下波动，在一个周期内相互抵消，季节性变动求和等于0
乘法模型：Y= T × S，此处的季节性变动为比率值，S= Y/T
季节性变动是围绕着趋势线上下波动，在一个周期内相互抵消，相当于每个季度的平均季节性变动应为1，四个季度的季节性变动求和等于4。
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