趋势：时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，称为长期趋势。

季节性：时间序列在一年内重复出现的周期性波动。

周期性：也称循环波动，是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或震荡式变动，变动周期多在一年以上。

随机性：时间序列中去除趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动。

4、时间序列的分类

根据时间序列是否有趋势成分，可以将时间序列分为两类：平稳序列和非平稳序列。

在对时间序列进行预测时，分为以下4步：

1. 确定时间序列的成分
2. 找出适合的预测方法
3. 评估预测方法
4. 利用最佳预测方案进行预测

具体操作如下：

1、确定时间序列的成分

确定成分主要是确定趋势成分和季节性成分。

（1）确定趋势成分

确定趋势成分，绘制折线图即可，如前面我们绘制的人均GDP等数据的折线图。

（2）确定季节性

确定季节性，一般是绘制年度折叠时间序列图。

例如，有以下数据，某企业2010-2015年各季度的啤酒销量数据。

年度折叠时间序列图如下。

从上图中可以看出，啤酒销量在前三个季度有上升的趋势，到第4季度出现下降趋势。所以，啤酒销量存在季节性成分。

说明：上方的年度折叠时间序列图通过Excel绘制多条折线图即可实现。

2、找出适合的预测方法

确定了时间序列的成分后，就需要选择适当的预测方法，选择的方法如下图所示。