① 分解思想是核心逻辑核心思想：任何时间序列都包含多个时间尺度的信息。这与物理信号处理中的“频谱分解”完全一致（其实经济时间序列分析就是信号分析的经济版）。一个经济变量 往往由三部分叠加：：长期趋势（宏观增长、通胀、GDP上升等）：周期或季节成分（四季度波动、节假日效应）：短期随机扰动（金融市场波动、突发事件）🔍 这三部分分别对应长期、中期、短期的信息结构。因此，分解思想贯穿整个时间序列学习过程，从最初的探索性分析（EDA）、平稳化处理，到后续的 ARIMA / VAR / LSTM / Prophet 模型，都是在实现这种“分层描述”的思想。
