试述时间序列预测的主要优缺点。
时间序列预测一般只需要-组欲预测变量的历史数据。同回归预测模型相比，这种方法不需要花费精力去判定行情变量之间的因果关系，而只需将时间序列模型所确定的历史趋势向外延伸便可预测未来的变动。时间序列预测往往适用于回归模型所需的自变量数据比较缺乏，而所要预测变量的历史数据又比较完整，足以反映其变动趋势的场合。时间序列预测的一个主要缺陷是：由于它是将过去的趋势延伸到未来，因此这种方法无法预测时间序列的转折点。在这种情况下，预测人员往往需要依靠自己的知识和经验对预测结果进行修正。由于时间序列预测无法预测转折点，因此，这种方法一般在市场情况比较稳定、时间序列具有明显的变动趋势时才比较有效，当市场情况变动较大时，这种方法的预测精度就会很差。
