ボックス・ジェンキンス法（ボックス・ジェンキンスほう、Box–Jenkins method）は、統計家のジョージ・ボックスとグウィリム・ジェンキンスにちなんで名付けられたもので、時系列分析に自己回帰移動平均（ARMA）モデルまたは自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデルを適用して、過去の時系列データに対する時系列モデルに最も適合するものを求めるものである。
