在多元回归模型中，即有解释变量，又有被解释变量。而在单变量时间序列模型中仅有一个变量。
多元回归模型关注解释变量与被解释变量的因果关系，以及在样本范围内解释变量对被解释变量的影响程度。
单变量时间序列模型则是通过变量自己过去的表现来预测未来的走势。在单变量时间序列模型中，我们并不关心变量的系数值（变量之间的影响程度），甚至变量的显著性也可以放宽要求，只要能够提高预测的精度。
当然，在经济社会领域，预测未来是十分困难的，设想如果通过时间序列模型准确预测出股票的价格，那么其收益是可想而知的。
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