大家都知道，ACCA考試的課程內容難易程度在逐漸增加，要想更好的通過ACCA考試，學員應該重視每一個課程內容的學習。ACCA考試知識點時間序列分析（Time series analysis）怎么學習？
時間序列數據本質上反映的是某個變量隨時間不斷變化的趨勢，而時間序列預測問題的核心就是從數據中挖掘出這種規律，并利用其對將來數據做出預測。時間序列由四部分構成：趨勢（trend T）、季節性變動（seasonable variations）、周期性變動（cyclical variations）、隨機變動（random variations）。
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①移動平均法求趨勢
當計算的是奇數個期間的平均數，那對應的時間點就是中間的時間點，但當計算的是偶數個期間的平均數，計算一次平均值無法匹配到具體的中間時間點，需要通過兩次移動平均的計算才能確定所對應的時間點。
②求季節性變動
求季節性變動可以用加法模型（the additive model）或者乘法模型（the multiplicative/proportional model）。
假設：
Y代表時間序列值
T代表趨勢值
S代表季節性變動
在不考慮周期性變動和隨機變動的情況下，時間序列值是在趨勢值的基礎上調整季節性變動的值所得到的結果，即：
加法模型：Y= T+ S，此處的季節性變動為數值，S= Y- T
由于季節性變動是圍繞著趨勢線上下波動，在一個周期內相互抵消，季節性變動求和等于0
乘法模型：Y= T × S，此處的季節性變動為比率值，S= Y/T
季節性變動是圍繞著趨勢線上下波動，在一個周期內相互抵消，相當于每個季度的平均季節性變動應為1，四個季度的季節性變動求和等于4。
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