试运用时间序列指标的相互关系：

时间序列分析中,常用的指标有趋势、周期、随机性等。这些指标之间存在一定的相互关系:

1. 趋势和周期:当时间序列同时包含趋势和周期成分时,周期的影响可能掩盖趋势,也可能被趋势放大。我们需要通过去趋势、去周期等方法分离开来,分别研究两个成分的影响。

2. 周期和随机性:如果时间序列中的周期性较强,那么随机波动的影响就比较小。反之,如果周期性不明显,随机波动的作用就比较大。所以我们需要研究时间序列的周期性,来判断随机性的作用程度。

3. 趋势和随机性:当时间序列同时包含趋势和随机成分时,趋势的变化速度受随机波动的影响。随机波动可能加速或者减缓趋势的变化,我们需要分析随机性来判断其对趋势的影响。

4. 三者综合影响:很多时间序列同时包含三种成分,我们需要采取去周期、去趋势、去随机等方法逐步分离各成分,研究每一成分对序列的影响程度,并分析各成分之间的相互作用关系,这可以深入理解序列的变化机理。

所以,时间序列指标的相互关系各不相同,需要我们结合具体序列的特征来分析。一般而言,当一个指标的影响较强时,其他指标的作用就相对较小。我们需要通过分离方法提取各成分,再分析它们之间如何相互影响、相互制约,最终揭示序列变化的内在机理。这也是时间序列分析的关键所在。

分析指标间的相互关系,我们才能得到时间序列全貌,做出准确的预测与判断。这需要对各时间序列方法与理论有比较系统与深入的理解。