时间序列数据的变动类型分为倾向变动，（），季节变动和随机变动四种。
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传统的时间序列分析法，把影响市场现象变动的各种因素，按其特点和综合影响结果分为四种类型，即（）、（）、（）、（）。
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一个时间序列由长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动四种成分构成，（）。
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市场预测中以大量经济指标的历史数据编制的时间序列，常见的长期趋势变动增长曲线类型有（）
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某种产品的销售与季节因素有关，现根据各年的月销售量数据测定季节变动，若某月销售量明显受季节变动影响，该月份的季节比率（）。
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对于具有季节变化的时间序列，为消除季节变动的影响，可以计算年距发展速度。
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时间序列数据的变动可分为（）几种类型。
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测定季节变动，可以依据的数据有（）
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一般情况下，可将时间序列数据的变动分为以下几种类型（）。
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测定季节变动时，先采用一定的方法将时间数列中的长期趋势剔除，然后依据已剔除长期趋势的数据计算季节指数来反映季节波动的方法，称为（）
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一个包含季节变动的时间序列中，季节变动具备的特点是（）
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能消除时间序列中的不规则变动和季节变动的方法是（）
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当时间数列中包含长期趋势、季节变动和不规则变动时，其最常用的基本构成模型的形式是（ ）。
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时间序列若无季节变动，则其各月（季）季节指数应为（）
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在时间数列的季节变动分析中常常要用季节指数法进行分析。表6—1中是某产品2009年～2012年期间的各季销售数据。 https://assets.asklib.com/images/image2/2017051109183999712.jpg 季节比率的分析方法，首先计算（）。
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在水平型季节变动的历史数据中，主要包含趋势变动因素、季节变动因素和不规则因素：（）
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无论是月度数据、季度数据或年度数据都可以清楚地观察出季节变动。
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用乘法模型测定时间序列中的季节变动，各月的季节变动之和应等于（）。
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在时间数列的季节变动分析中常常要用季节指数法进行分析。表6—1中是某产品2009年～2012年期间的各季销售数据。 https://assets.asklib.com/images/image2/2017051109183999712.jpg 这种季节比率计算方法的缺陷是没有考虑（）。
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一个时间序列由长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动四种成分构成，欲分析其中一种成分的变动情况，（）。
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利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值S，在可能的情况下预测不规则变动值I。考虑以上3种因素进行预测有两种基本计算模式。分别写出这两种方法和计算公式。
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一个时间序列中必须包含长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动，一般将四个因素一一分解之后进行分析。
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能消除时间序列中的不规则变动和季节变动的方法是()
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在时间数列的季节变动分析中常常要用季节指数法进行分析。表6—1中是某产品2009年～2012年期间的各季销售数据。
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时间序列包含长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。（)
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