在时间序列分析中对数据进行差分的意义。

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当我们面对具有一定趋势的线性时间序列数据时，我们通常会对数据进行一次1阶差分或者2、3阶差分时期平稳，可是，进行一阶差分之后我们得到的是原数据的增量，那么我们做时序分析的对象不就从对原数据进行分析变成了对原数据的增量进行分析了么？这里的差分到底有什么意义？

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关键词：时间序列分析 时间序列 时间序列数据 序列数据 一阶差分

差分的目的主要是消除一些波动 使数据趋于平稳
你说的没错 一阶差分后的确就是增量 这还比较好解释  而有时候一阶差分都未必能达到平稳，此时还要做二阶差分 这个就很难解释意义了
所以对于多变量的时序 一般如果不平稳 我们会选择检验他们是否同阶单整然后在同阶单整的情况下做协整分析  只要有协整关系 就可以用原始数据来建模  我的理解就是放宽了平稳的要求 毕竟经济数据要平稳很多时候是难以达到的

胖胖小龟宝 发表于 2016-2-17 13:16
差分的目的主要是消除一些波动 使数据趋于平稳
你说的没错 一阶差分后的确就是增量 这还比较好解释  而有时 ...

如果做过一阶差分后数据平稳了，我们开始进行模型拟合，那么我们的研究的数据对象不就从原数据变成了原数据的增量了么，这是我有点困惑的地方

亲 你这个问题解决了没。。。

胖胖小龟宝 发表于 2016-2-17 13:16
差分的目的主要是消除一些波动 使数据趋于平稳
你说的没错 一阶差分后的确就是增量 这还比较好解释  而有时 ...

说的有道理

向北飞的鸟 发表于 2016-2-18 10:13
如果做过一阶差分后数据平稳了，我们开始进行模型拟合，那么我们的研究的数据对象不就从原数据变成了原数 ...

你建模用的还是原先的数据撒。原数据是成分复杂的，差分是对数据进行处理，找四种成分，去除扰动和季节性影响，最后得到的才是真正的你的数据对象的规律。

那到底怎么理解啊？我也觉得用差分后的数据建模跟原始数据没什么关系啊

我的理解是差分的目的是剔除掉一些不能分析的影响因素。

比如整体通过影响因素的加法关系构建的，那么通过差分可以剔除一些因素。

胖胖小龟宝 发表于 2016-2-17 13:16
差分的目的主要是消除一些波动 使数据趋于平稳
你说的没错 一阶差分后的确就是增量 这还比较好解释  而有时 ...

你好，请问你这边提到用原始数据建模是包含 OLS 跟后续的 多重共线性检验 异方差检验与DW检验吗?