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第一章、定义
1.与回归模型的区别
在经典的回归模型中，主要是通过回归分析来建立不同变量之间的函数关系（因果关系），以考察事物之间的联系。
回归模型中，自变量是X，X为一个向量，向量的每个维度是一个维度数据。因变量是Y，比如线性模型的最终的模型为Y=aX+b。
2.时序模型
本案例要讨论如何利用时间序列数据本身建立模型，以研究事物发展自身的规律，并据此对事物未来的发展做出预测。
在时序模型中，以时间t为自变量，研究Y数值自身变化趋势。
研究时间序列数据的意义：在现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化、反映股市行情的各种指数等通常都可以表达为时间序列数据，通过研究这些数据，发现这些经济变量的变化规律（对于某些变量来说，影响其发展变化的因素太多，或者是主要影响变量的数据难以收集，以至于难以建立回归模型来发现其变化发展规律，此时，时间序列分析模型就显现其优势——因为这类模型不需要建立因果关系模型，仅需要其变量本身的数据就可以建模），这样的一种建模方式就属于时间序列分析的研究范畴。而时间序列分析中，ARIMA模型是最典型最常用的一种模型。