非平穩(wěn)序列的平穩(wěn)化法 平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列的區(qū)別？
平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列的區(qū)別？一般采用n階差分法將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列。例如，假設XT本身是一個不穩(wěn)定的時間序列，如果XT~I（1），也就是說，X的一階差是一個平穩(wěn)序列。那么XT的一
平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列的區(qū)別？
一般采用n階差分法將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列。
例如，假設XT本身是一個不穩(wěn)定的時間序列，如果XT~I（1），也就是說，X的一階差是一個平穩(wěn)序列。那么XT的一階差分DXT=x（T）-x（T-1）是平穩(wěn)序列，DT=x（T-1）如果XT~I（2），也就是說XT的二階差分DXT=x（T）-x（T-1）是平穩(wěn)序列，那么XT的一階差分DXT=x（T）-x（T-1）仍然是不穩(wěn)定的，那么二階差分ddxt=DXT-DXT（T-1）of XT是一個平穩(wěn)序列，DT=-x（t-1）-DXT（t-1）N階字可以類比。
時間序列模型擬合時為什么要先進行序列的平穩(wěn)性檢驗？
1. 具有趨勢的序列必須是非平穩(wěn)的。一般情況下，平穩(wěn)序列的時間序列會在一個定值附近隨機波動，波動的范圍是有邊界的。
2. 證明序列是否平穩(wěn)的方法有兩種，一種是圖像法，另一種是單位根檢驗，如ADF檢驗。
3. 時間序列的建模過程一般是：首先判斷時間序列的平穩(wěn)性，通過微分或去趨勢和季節(jié)效應將非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列。然后，對平穩(wěn)序列進行ARMA建模。首先考慮自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的特性，確定模型階次，然后估計模型中的未知參數(shù)，最后用白噪聲檢驗模型的殘差，確定模型。如果有多個模型通過測試，則使用AIC和SBC刪除并選擇值較小的模型。
4. 為了提高模型的擬合度，筆者認為應將確定性分析與隨機分析相結(jié)合，充分提取觀測序列中的有效信息。
時間序列不是穩(wěn)定的怎么進行最小二乘法回歸呀？
非平穩(wěn)時間序列不能直接進行回歸分析，否則結(jié)果是偽回歸。
目前處理非平穩(wěn)序列的方法主要有兩種
1。對時間序列做微分變換。非平穩(wěn)級數(shù)通常經(jīng)過微分變換后變成平穩(wěn)級數(shù)，但每次變換都會失去一個自由度。