時間序列預測法（Time series forecast），是一種曆史資料的延伸預測.根據時間序列所反映出來的發展過程、方向和趨勢，進行類推或延伸，借以預測未來時期可能達到的水平.用時間序列法作定量預測是有條件的，這就是假定某社會經濟現象過去的發展變化規律和該現象今後的發展變化規律是一樣或大體一樣的.然而客觀實際並非合乎這一假定條件.為此，必須十分注重定性分析.要與其他預測法，如調研預測法結合起來運用.
時間序列把反映某種現象的指標數值按時間（例如按年、季、月、日等）先後順序排列而成的一種數列.例如把我國國內生產總值從2000年到2010年按照先後順序列出來就構成了一個時間序列.時間序列反映了社會經濟現象發展變化的過程和特點，是研究現象發展變化的趨勢和規律以及對未來狀態進行科學預測的重要依據.時間序列預測法是一種考慮現象隨時間發展變化的規律，並用曆史數據估計未來的預測方法.
時間序列的數據值是多種因素影響的結果，由於各種因素的作用方向和影響強弱不同，使具體的時間序列呈現出不同的變動形態.一般來說，影響時間序列數據值的因素有長期趨勢（T）因素、季節變動（S）因素、周期變動（C）因素和不規則變動（I）因素.
長期趨勢是指現象在相當長的時期內表現出持續向上或向下或平穩的變動趨勢.季節變動是指現象受自然季節變換和社會習俗等因素影響所形成的長度和幅度基本固定的周期變動趨勢.周期變動也稱為循環變動，是指社會經濟發展中的一種近乎規律性的盛衰交替變動，其成因比較複雜，周期在一年以上、長短不一.不規則變動又稱隨機變動、剩餘變動，是指現象受各種偶然或無法預測的因素影響所形成的變動.