时间序列分析是一种常用的预测方法，广泛应用于经济、工业、管理、环境和社会学等方面。时序模型是时间序列分析中的重要部分，也是常用的预测模型。时序模型是基于时间序列数据中的时间性和趋势性构建的一种预测模型。
时序模型由AR、MA、ARMA、ARIMA、GARCH等模型构成。其中，AR模型是指自回归模型，MA模型是指移动平均模型，ARMA模型是指自回归移动平均模型，ARIMA模型是指差分自回归移动平均模型，GARCH模型是指广义自回归条件异方差模型。这些模型均具有不同的特点，可以根据时间序列的性质和趋势来选择合适的模型。
时序模型需要进行数据拟合和参数估计，在时间序列分析中应用广泛。通过对历史数据的分析和预测，可以帮助人们更好地理解数据变化规律，更有效地预测未来的趋势和走势。此外，时序模型还可以协助人们做出科学决策，提高决策的准确性和可靠性。
