在进行时间序列预测时，如果数据存在明显的季节性，以下哪种方法可以考虑？（）A. 简单指数平滑B. Holt线性趋势模型C. Holt-Winter季节模型D. ARIMA模型

考查要点：本题主要考查时间序列分析中不同模型对季节性数据的适用性判断。
解题核心：明确各模型的特点，尤其是是否能处理季节性成分。
关键点：

• 简单指数平滑和Holt线性趋势模型无法处理季节性；
• Holt-Winter季节模型专门针对季节性数据设计；
• ARIMA模型需通过差分处理季节性，但题目未明确其季节性扩展（如SARIMA）。

选项分析

1. A. 简单指数平滑

   • 仅适用于无趋势、无季节性的数据，无法捕捉周期性变化。

2. B. Holt线性趋势模型

   • 增加了趋势项，但未考虑季节性，仍不适用于季节性数据。

3. C. Holt-Winter季节模型

   • 核心模型：在Holt模型基础上加入季节指数，能同时捕捉趋势和季节性，是季节性数据的典型选择。

4. D. ARIMA模型

   • 基础ARIMA需数据平稳，处理季节性需额外差分或扩展为SARIMA，但题目未明确说明，因此非最优解。