1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去延续到未来。

时间序列分析，正是根据客观事物发展的连续规律性,运用过去的历史数据，通过统计分析,进一步推测未来的发展趋势。事物的过去会延续到未来这个假设前提包含两层含义；一是不会发生突然的跳跃变化,是以相对小的步伐前进；二是过去和当前的现象可能表明当前和将来活动的发展变化趋向。这就决定了在一般情况下,时间序列分析法对于短、近期预测比较显著,但如延伸到更远的将来,就会出现很大的局限性,导致预测值偏离实际较大而使决策失误。

2、时间序列数据变动存在着规律性与不规律性

时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。

（1）趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向,但变动幅度可能不相等。

（2）周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。

（3）随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。

（4）综合性：实际变化情况是几种变动的叠加或组合。预测时设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势性和周期性变动。