时间序列主要有以下编译原则：
1.先决条件：确保指标在同一时间序列中的可比性。
2.时间长短应具有可比性。
3.整个范围应该是相同的大小。
4.指标的内容和计算方法应统一。
1.时间序列的特征
（1）非平稳性（nonstationarity，也译作不平稳性，非稳定性）：即时间序列变量无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线性函数。
（2）波动幅度随时间变化（Time－varying Volatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特征使得有效分析时间序列变量十分困难。
（3）平稳型时间数列（Stationary Time Series）：指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。
2.时间序列数据的变化具有规律性和不规则性
（1）趋势：变量随时间或自变量变化，表现出相对缓慢和长期的持续上升趋势，下降并保持相同性质，但变化的幅度可能不相等。
（2）周期性：外部影响引起的外部交替影响导致峰谷因素。
（3）随机性：个体随机变化，总体情况统计。
（4）综合性：实际变化是几个变化的叠加或组合。在预测中，我们尝试过滤掉不规则的变化，突出趋势和周期性变化。
参考资料：百度百科-时间序列
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