【原始碼】時間序列分析與預測工具箱（Time Series Analysis and Forecast，TSAF）
時間序列是一組隨時間變化而收集的定量型變數觀測值。比如：道瓊斯工業股價指數、線上銷售、庫存、客戶數量、利率、費用等歷史資料都屬於時間序列。
預測時間序列變數對於企業準確掌控運營狀態非常有用。通常，獨立變數不能用來建立時間序列變數的迴歸模型。
時間序列分析的特點：
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一種使用時間序列資料來解釋過去或預測未來事件的統計技術。 -
預測結果是時間（日、月、年等）的函式。 -
不存在因果變數，根據變數過去的行為預測未來的發展。
衡量時間序列預測精度的4種常用準則：
-
平均絕對偏差； -
平均絕對百分誤差； -
均方誤差； -
均方根誤差。
快速使用TSAF的步驟：
1）下載並解壓縮檔案。download and unzip the package.
2）將原始檔案包含的所有檔案和資料夾複製到當前的Matlab工作目錄中。copy allthe files & folders included in the unzipped package into the currentworking directory of Matlab.
若要查詢當前工作目錄，請在Matlab命令列中鍵入“pwd”。To find out the current workingdirectory, please type “pwd” in the Matlab command line.
3）在命令列中鍵入“TSAF”即可進入工具箱介面。Type"TSAF" in the command line.
參考文獻：
[1] Peter J. Brockwell, Richard A. Davis,“Introduction to Time Series and Forecasting”, Second Edition,Springer, 2002. [2] Chris Chatfield, “Time-Series Forecasting”, Chapman &CHall/CRC, 2000.
原始碼及更多內容下載地址：
Time Series Analysis and Forecasting.pptx
TSAF v1.3.zip
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