差分方程如何变回来？

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差分方程如何变回来？

在把非平稳序列用差分法变成平稳序列后，用ADF法得到了滞后七阶的结果，并得到各系数。另外还有趋势项与截距项的系数均不为0.

现在有几个问题：
1.出现多重共线性问题，即R值很大，但有几个系数的t检验不过关。
2.得到的线性自回归是差分形式，如何变回来，特别是差分方程的随机项vt在整体变回来后，是什么形式？

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关键词：差分方程 多重共线性问题 多重共线性 平稳序列 多重共线 方程 差分

2.得到的线性自回归是差分形式，如何变回来，特别是差分方程的随机项vt在整体变回来后，是什么形式？
差分法不改变多数系数，如果改变了也有切确的公式
差分法后再用ＯＬＳ得到的系数，基本上也算出了原公式的系数

2.得到的线性自回归是差分形式，如何变回来，特别是差分方程的随机项vt在整体变回来后，是什么形式？
差分法不改变多数系数，如果改变了也有切确的公式
差分法后再用ＯＬＳ得到的系数，基本上也算出了原公式的系数
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不能这么看吧，在时间序列平稳性中
我们是先做差分，然后再利用aic（赤池）最小的原则估计出滞后的阶数
显然，每做一次差分，阶数都会改变。
另外，随机项变回来后，也会影响参数估计量的抽样分布而最终影响检验的效果？

很有难度的问题

不能这么看吧，在时间序列平稳性中
我们是先做差分，然后再利用aic（赤池）最小的原则估计出滞后的阶数
显然，每做一次差分，阶数都会改变。
另外，随机项变回来后，也会影响参数估计量的抽样分布而最终影响检验的效果？

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你理解错了，ADF法估计的滞后阶数是差分的滞后阶数，本质上就是随机项的滞后阶数，与y的滞后阶数无关
当我们判定比如说第二次差分后已经是平稳了，我们就不再ADF上作文章了（它只是个检验手段，检验完成就不再使用），我们转而去使用ARMA来估计y的滞后阶数。

另外一点，即使随机项滞后相关，他们也可以有相同的方差、期望，而估计量的抽样分布中使用的是随机项的方差。

你理解错了，ADF法估计的滞后阶数是差分的滞后阶数，本质上就是随机项的滞后阶数，与y的滞后阶数无关
当我们判定比如说第二次差分后已经是平稳了，我们就不再ADF上作文章了（它只是个检验手段，检验完成就不再使用），我们转而去使用ARMA来估计y的滞后阶数。
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反对。
ADF判定就是假设了原方程随机项不是白噪音
既然不是白噪音，又怎么能使用ARMA来计算p,q值呢

反对。
ADF判定就是假设了原方程随机项不是白噪音
既然不是白噪音，又怎么能使用ARMA来计算p,q值呢
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我直接对差了分的序列，分别进行了AR、MA，ARMA估计
得到AR（7），MA（5），ARMA（7，5）的阶数

但怎么也得不到各个回归方程的系数，请问该如何得到？