1. 面试官：请详细解释时间序列模型的自回归(AR)部分和移动平均(MA)部分。

2. 面试官：在时间序列模型中，什么是差分(differencing)？它在建模过程中的作用是什么？

3. 面试官：时间序列模型中的季节性调整是什么？如何进行季节性调整？

4. 面试官：请解释时间序列模型中的平稳性概念，以及为何平稳性对模型建立和评估至关重要。

5. 面试官：什么是自回归积分移动平均模型(ARIMA)？它的建模步骤和适用场景是什么？

6. 面试官：请详细介绍指数平滑方法在时间序列模型中的应用，以及它与传统模型的区别。

7. 面试官：如何利用时间序列模型进行异常检测？有哪些常用的异常检测方法？

8. 面试官：请解释时间序列模型中的自相关性和异方差性，以及它们对模型评估的影响。

9. 面试官：在时间序列模型中，如何评估模型的准确性和预测能力？有哪些常见的评估指标？

10. 面试官：时间序列模型中的信号分解是指什么？它与模型建立和评估有何关系？