有网友碰到这样的问题“时间序列法剔除季节变动法”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：
解决方案1：
对于时间序列数据中存在显著季节性变动的情况，首先需要进行季节性因素的剔除，以揭示出平稳值和相应的季节性修正系数。通过这个过程，我们可以在平稳值的预测基础上，进行季节性调整，从而得到考虑季节性变动的预测结果。
例如，以服装业的销售数据为例，1981年1月的销售额为40.0，1982年为32.9，1983年为37.4。平均值为51.18，那么1月份的三年平均指数可以通过36.77除以51.18得出，即0.718。通过除以这个系数，我们可以得到剔除季节性后的数值，如1981年1月为40.0/0.718=55.7，1982年和1983年相应月份的数值也可以这样计算。
进一步，我们可以绘制销售图，实线表示实际销售值，虚线则是剔除季节性后的平稳值。另一种方法是，以每年12个月的平均值作为基准，通过乘法或加法模式找出季节性变动分量。预测未来年份的销售时，首先基于基准值进行预测，然后加上季节性变动的修正，以此得到最终的预测值。
总的来说，通过季节性因素的剔除和调整，我们能够更为精确地预测含有季节性变动的时间序列数据，为决策提供更可靠的数据支持。
扩展资料
利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法，是一种常用的。事物的点击此处添加图片说明发展变化趋势会延续到未来，反映在随机过程理论中就是时间序列的平稳性或准平稳性。准平稳性是指时间序列经过某种数据处理（如一次或多次差分运算）后变为平稳的性质。