2021年9月份的ACCA考试即将到来，那么关于ACCA的考试科目应该如何准备呢？下面是高顿小编整理的关于F2时间序列的重要考点，希望对大家有所帮助！
一、时间序列的组成部分及局限性
Time series can be broken down into 4 categories:
1.Trend（趋势）
Key words:underlying long-term movement
根据当下actual sales，通过数学计算得出大致销售趋势。
即：默认现行趋势在未来也适用。
2.Seasonal variation.（季节性变动）
Key words:short-term fluctuations
affect results at different times of the year
在时间上不一定是按“季节”发生的偏差，可以是每天的或每周的有规律的偏差。
即：短期内有规律的偏差都可归为季节性变动。
3.Cyclical variation.（周期性变动）
Key words:longer time period
相对于季节性变动，它是长期的有规律的变动，比如：经济周期。
4.Random variation.（随机性变动）
Key words:unforeseen circumstances
通常不可预见，比如：政变、战争。
由于是突发事件，所以在做预测时（forecasting）不考虑该元素。
Ps：在F2中做Time series计算题时，不考虑Cyclical variation，到了Plevel才会涉及。
二、时间序列计算的局限性源于3个前提假设
1.straight-line trend exists.
2.seasonal variations are constant.
3.what has happened in the past is a reliable guide to the future
因此，如果事件的发生带有不可预见性，则不适用这种方法。
三、时间序列的组成部分——Trend计算
第1步：用moving average方法平滑actual sales units
注意：偶数的时间跨度比奇数的时间跨度多一步计算！
1.当时间跨度是奇数时（以3年时间跨度为例）
2.当时间跨度是偶数时（以4年时间跨度为例）
第2步：actual sales units被平滑后，根据high-low method求出Trend表达式，即：Y=a+bX
Y（因变量）=Trend，
X（自变量）=时间，一个X代表一个时间跨度
注意：时间是自变量，trend是因变量！
所以根据high-low method的计算原则，先选出时间（X）最大值和最小值，再找到对应trend（Y）的值，求出表达值即可。
3.以第1步中3年时间跨度为例：
假设20X1在X轴上代表1，往后每一年都依次共一个数字代表，则20X5在X轴上代表5，通过X找到对应Y的值，则得到两个点（1，410）；（5，470）求的Y=395+15X
辨析：图中倾斜向上的直线就是trend表达式在坐标轴上的体现。
这条直线没有具体的X范围规定（即：时间序列计算的前提假设，暗含现在的趋势以后仍将继续）
为了便于理解可以将时间序列分解成两部分来看：
（1）当下状况（actual）
图中蓝色曲线是actual units，根据前面两个步骤的计算得到蓝色倾斜直线。
即：现有状况下的趋势
（2）预测未来（forecasting）
图中黑色倾斜直线，是蓝色倾斜直线的延长线，延续现有趋势，代表未来趋势。再根据给出的蓝色粗实线调节对应季节性波动，得到黑色曲线Forecasting figure
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