因果回归分析方法是从研究客观实物的因果关系入手，建立单一回归模型进行预测的统计方法，但有时，变量有共同的趋势，存在多重共线性，或者别的错综复杂的因素影响预测对象，使得因果分析无能为力。而采用时间序列分析，以时间T综合代替这些因素，却能达到很好的预测效果。时间序列分析是根据预测对象过去的统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来数值的预测方法。本章将介绍时间序列分析中最基本的几种类型，即时间序列的趋势外推分析，移动平均分析，指数平滑分析和季节调整分析。