（一）时间序列的构成因素
1.长期趋势（Trend）
长期趋势是指现象在相当长一段时间内沿某一方向持续发展变化的一种态势或规律性。它是时间序列中最基本的构成因素；由影响时间序列的基本因素作用形成；长期趋势有不同多种不同的类型，按变化方向不同来分，有上升趋势、下降趋势和水平趋势三类。按变化的形态来分，长期趋势可分为线性趋势和非线性趋势两类。
2.季节变动（Seasonal Fluctuation）
季节变动——泛指现象在一年内所呈现的较有规律的周期性起伏波动。周期长度可以是一年，也可以小于一年；例如，农产品的生产、销售和储存通常都有淡季和旺季之分，以一年为一个周期；例如，超市的营业额和顾客人数的变动常常以七天为一个周期，每个周末是高峰期。引起季节变动的原因既可能是自然条件（如一年四季的更替），也可能是法规制度和风俗习惯等（如节假日）。
3.循环变动（Cyclical Fluctuation）
循环变动指在较长时间内（通常为若干年）呈现出涨落相间、峰谷交替的周期性波动。例如，出生人数以20～25年为一个周期，太阳黑子数目大约11年为一个周期。
（1）循环变动与长期趋势的异同
①都是需要长期观察才能显现的规律性；
②但长期趋势是沿着单一方向的持续变动，而循环变动是具有循环特征的变动，通常围绕长期趋势上下起伏。
（2）循环变动与季节变动的异同
①都是属于周期性波动；
②但对循环波动的识别和分析更为困难；
③循环变动周期至少在一年以上，周期长短很不固定；
④波动形态和波幅等规律性也都不是很规则；
⑤引起循环变动的原因通常也不那么直观、明显。
4.不规则变动（Irregular Variation）(www.xing528.com)
不规则变动（又称为剩余变动）是没有规律可循的变动，它是从时间序列分离了长期趋势、季节变动和循环变动之后剩余的因素。不规则变动可细分为随机扰动和异常变动两种类型：随机扰动是短暂的、不可预期的和不可重复出现的众多细小因素综合作用的结果。表现为以随机方式使现象呈现出方向不定、时大时小的起落变动，但从较长观察时间内的总和或平均来看，一定程度上可以相互抵消。异常变动则是指一些具有偶然性突发性的重大事件如战争、社会动乱和自然灾害等引起的变动，其单个因素的影响较大，不可能相互抵消，在时间序列分析中往往需要对这种变动进行特殊处理。我们一般所讲的指不规则变动一般仅指随机扰动。
（二）时间序列因素分解的模型
按照四种构成因素相互作用的方式不同，可以将上述关系设定为不同的合成模型，实际中最常用的有乘法模型和加法模型。若以Y表示序列的数值，T表示趋势值，S表示季节变动值，C表示循环变动值，I表示不规则变动值，下标t表示时间（t=1，2，…，n）。
1.加法模型
Yt=Tt+St+Ct+It
（1）假定四种因素的影响是相互独立的。
（2）每种因素的数值均与Y的计量单位和表现形式相同。
（3）如绝对数序列中各种因素的数值都为绝对量。
（4）季节变动和循环变动的数值有正有负，在它们各自的一个周期范围内，正负数值相互抵消，因而总和或平均数为零；不规则变动的数值也是有正有负，但只有从长时间来看其总和或平均数才趋于零。
（5）对各因素的分离采用减法。如，（Yt-St）表示从序列中剔除季节变动的影响。
2.乘法模型
Yt=Tt×St×Ct×It
（1）假定四种因素的影响作用大小是有联系的。
（2）只有趋势值与Y的计量单位和表现形式相同（一般为绝对量），其余各种因素的数值均表现为以趋势值为基准的一种相对变化率，通常以百分数表示。
（3）各个时间上的季节变动和循环变动数值在100%上下波动，在它们各自的一个周期范围内，其平均值为100%；不规则变动值也是在100%上下波动，但只有从长时间来看其平均值才趋于100%。
（4）对各因素的分离则采用除法。例如，
表示从时间序列中剔除季节变动的影响。
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