在当前信息化时代,数据的处理和分析至关重要,时间序列分析作为一套独具特色、自成体系的数据分析和处理方法被广泛应用,逐渐引起科学家和社会学家的高度重视。对于这样备受关注的学科,尽管国内外的教材较为丰富,有关历史发展研究的文献却不多见,而且多是一些概括性、粗略性的介绍,零散地分布于各种专著和论文之中,因此,系统地研究时间序列分析的历史演化过程具有重要的理论价值和现实意义。本文在已有研究基础上,以“为什么数学”作为方法论指导,主要运用了以下研究方法：以原始文献为依据,内史与外史相结合；全面进行纵向和横向比较,注重不同时期关键人物和核心工作之间的传承关系；注重不同学科间的交叉和融合。主要研究成果为：1.首次以时间序列分析的起源、基本概念对学科发展的推动、以及时间序列分析两大主体方法的初步发展为主线,系统地梳理了时间序列分析早期发展的历史脉络,为时间序列分析学科史的研究提供了一条清晰的线索。2.对于时间序列分析的起源问题,众说纷纭、观点不一,本文通过对原始文献的剖析,首次提出了平稳时间序列产生的背景正是Graunt的关键性创新思想——统计比率对于时间和空间的稳定性,并根据Graunt各种现代时问序列思想的萌芽,以及对Pearson的学术影响,肯定了Graunt在时间序列分析上的先驱地位。3.探讨了时间序列分析基本概念——差分、指数与滑动平均等从金融算术到政治算术,到科学算术,最后进入到现代化数学领域的发展历程,展现了这些最初只是金融家进行贸易猜测和掩盖真相的技术工具,如何被统计学家逐步借鉴、运用到实证研究中,并推动着现代时间序列分析形成的发展历程。4.概括了时间序列分析两大方法——频域分析和时域分析的早期发展,详细考察了Schuster在Fourier级数理论的基础上,创建周期图方法的背景、过程及应用。对周期图方法缺陷的讨论和修订,不仅引导着频域分析方法的提升,而且刺激了时域分析方法的初步发展,文章细致分析了时域分析中平稳时间序列三大模型——线性自回归AR模型、移动平均MA模型和自回归移动平均ARM A模型的创建过程及其相互之间的传承关系,并特别强调,Wold对于离散平稳时间序列的综合研究,不仅概括了AR模型和MA模型,更结合了Khinchin、Kolmogorov研究平稳随机过程的概率理论,以及Schuster的周期图方法。最后,以Wold分解定理的基础、诞生、发展及影响为主线,梳理了时间序列分解的发展历程。5.分析了经济学、统计学思想与时间序列分析学科的交叉、融合：以价格平衡问题、稳定和扰动概念、经济学家和统计学家对贸易循环的共同关注以及Lexis的实证研究等典型问题为例,阐述了经济学对时间序列分析的影响；以回归与相关引发“时间相关问题”,促使回归概念发展到自回归概念为主线,阐述了统计学对时间序列分析的影响。