我对时间序列数据去趋势的各种方法的优缺点记忆模糊。我正在寻找关于为什么以及何时应该或不应该使用以下内容的简洁摘要：
- 差异数据
- 对数差分数据
- 误差项，仅在线性或多项式时间序列（例如，0、1、2、3、...、t）上回归后
利弊：去趋势时间序列数据的方法
机器算法验证
时间序列
计量经济学
平稳性
趋势
2022-04-10 05:03:25
1个回答
差异数据
用途：当序列类似于随机游走时，采用一阶差分使其平稳，因此可以将其描述为自回归或移动平均项的线性序列表示。
不要使用：当系列似乎在其平均值附近随机波动时。
对数差分
用途：类似于简单差分，但在假定系列中的方差取决于水平时应用。或者当系列是索引时。
不要使用：当没有这样的假设或系列不是严格正数时。
误差项
在经典时间序列分解中，您应该按以下步骤进行：
决定取原系列的日志是否合理
判断时间变量回归是否合理
决定是否取残差的差
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