在时间序列建模中，以下步骤都是重要的组成部分：

A: **平稳性检验**
B: **模型识别**
C: **参数估计**
D: **模型检验**

因此，正确的答案是：**A、B、C、D**。

### 专业分析

1. **平稳性检验**：
- **目的**：确保时间序列的统计特性（如均值和方差）不随时间变化。平稳性是许多时间序列方法的前提。
- **方法**：常用的方法包括单位根检验如ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。

2. **模型识别**：
- **目的**：确定适合的模型类型和阶数。例如在ARIMA模型中，识别AR的阶数p、I的阶数d、MA的阶数q。
- **方法**：通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来进行模型识别。

3. **参数估计**：
- **目的**：估计在模型中可能存在的参数值，如ARIMA模型中的AR系数、MA系数等。
- **方法**：常用估计方法包括最大似然估计（MLE）和最小二乘法（OLS）。

4. **模型检验**：
- **目的**：验证模型的合理性和拟合优度，确保残差是白噪声。
- **方法**：通过残差分析、Ljung-Box检验等方法。

这些步骤是构建一个可靠的时间序列预测模型的关键，每一步都有其特定的目标和方法。