Временно́й ряд (динамический ряд, ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени. Во временном ряде для каждого отсчёта должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд существенно отличается от простой выборки данных, так как при анализе учитывается взаимосвязь измерений со временем, а не только статистическое разнообразие и статистические характеристики выборки[1].
Анализ временны́х рядов — совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений.
Для получения объективного прогноза развития изучаемого явления данные базовой линии должны соответствовать следующим требованиям:
Если в наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени, то для обеспечения полноты базовой линии необходимо их восполнить приблизительными данными, например, использовать среднее значение соседних отрезков.
Корректировка полученного прогноза выполняется для уточнения полученных долгосрочных прогнозов с учётом влияния сезонности или скачкообразности развития изучаемого явления.
Если экстраполяция применяется для прогнозирования, то есть нахождения неизвестных значений переменной в конце временного ряда, то ретрополяция применяется для ретроспективного прогнозирования, то есть нахождения по имеющимся значениям переменной недостающих значений в начале динамического ряда. Ретрополяция может применяться как для нахождения прошлых значений переменной по ее текущим значениям, так и для нахождения текущих значений по ее желаемым будущим значениям.