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時間序列模型是量化金融分析領域的核心預測架構，對時序性數據（time-series data）作出系統化分析，透過辨識潛在的模式（ patterns）、趨勢（trends）及週期性波動（cyclical fluctuations），建構具有統計顯著性的預測推論。傳統方法論如自回歸整合移動平均（ARIMA）和指數平滑法（Exponential Smoothing）已成為計量經濟學的基準模型；而機器學習技術則採用長短期記憶網絡（LSTM）和基於注意力機制的架構（如TimesFM），實現更高維度的特徵提取與非線性關係建模。從實證角度而言，時間序列模型已超越傳統計量工具範疇，進化為企業戰略規劃的預測分析新引擎，更是實現數據驅動未來的關鍵力量。

语言：粤语（辅以英语）