После того как из исходного временного ряда исключены сезонные колебания, определение тенденции временного ряда осуществляется традиционным способом. Выбирается вид зависимости для тенденции (линейная или нелинейная) и далее методом наименьших квадратов определяются коэффициенты регрессионного уравнения.
При этом благодаря тому, что временной ряд представляет собой упорядоченную по независимой переменной последовательность значений с постоянным шагом изменения, появляются дополнительные возможности по решению задачи выбора наиболее подходящего вида тенденции. Для этих целей может быть использовано сглаживание исследуемого ряда без сезонных колебаний скользящими средними с различными интервалами сглаживания. Чем больше интервал сглаживания, тем более гладкой становится сглаженная кривая и тем более очевидным становится наиболее подходящий закон для тенденции. Но при этом сглаженный ряд становится все более коротким (число точек, равное периоду сглаживания пропадает) и тем больше сглаженная кривая отрывается от исходного ряда.
Помимо визуального подбора могут применяться и различные аналитические методы.
Прогнозные значения переменной определяются:
для аддитивной модели ;
для мультипликативной модели .