Phương pháp phân hủy cổ điển được phát triển từ những năm 1920, được sử dụng phổ biến nhiều năm sau đó và nó là nền tảng cho các phương pháp hiện đại sau này. Có hai phương pháp phân rã cổ điển là: phân rã tổng và phân rã tích [19].
Giả sử thành phần mùa là hằng số trong các năm. Giá trị m gọi là chỉ số mùa (seasonal indices).
Bước 1: Nếu m là chẵn thì ước lượng xu thế 𝑇̂𝑡 sử dụng 2 x m MA, nếu lẻ sử dụng trung bình di động m-MA.
Bước 2: Tính chuỗi đã tách thành phần xu thế a. Phân rã tổng: 𝑅̂𝑡 = 𝑦𝑡 − 𝑇̂𝑡
Bước 3: Tách thành phần mùa mỗi tháng, đơn giản là tính trung bình 𝑅̂𝑡 cho tháng đó. Ví dụ chỉ số mùa là tháng 3, ta tính trung bình tất cả giá trị 𝑅̂𝑡 của tháng 3 (đã tách xu thế). Ta thu được 𝑆̂𝑡.
Bước 4: Thành phần sai số (Erro) được tính theo công thức sau c. Phân rã tổng: 𝐸̂𝑡 = 𝑦𝑡 − 𝑇̂𝑡 − 𝑆̂𝑡
d. Phân rã tích: 𝐸̂𝑡 = 𝑦𝑡/(𝑇̂𝑡𝑆̂𝑡)
Mặc dù phương pháp phân hủy cổ điển vẫn còn được sử dụng rộng rãi, nhưng không khuyến khích sử dụng vì nó tồn tại một số nhược điểm. Thứ nhất, thành phần xu thế bị mất một vài dữ liệu đầu và vài dữ liệu cuối. Do đó ước lượng thành phần sai số cũng bị mất dữ liệu trong cùng khoảng thời gian trên. Thứ hai, phân rã cổ điển giả định thành phần theo mùa nó không đổi và lặp lại từng năm, đối với một số chuỗi dự liệu thì giả định này không phù hợp. Cuối cùng, đôi khi các giá trị của chuỗi thời gian có những giá trị bất thường trong một khoảng thời gian nào đó thì phương pháp phân rã cổ điển cũng không phân tích được các loạt điểm bất thường này [24], [19].
Hiện nay có một số phương pháp phân rã mới tốt hơn phương pháp phân rã cổ điển như: phân rã X-12-ARIMA, phân rã STL. Phần tiếp theo luận văn trình bày hai phương pháp phân rã này.