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时间序列分析：向量自回归模型VAR教程.docx

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    时间序列分析：向量自回归模型VAR教程

    1时间序列分析基础

    1.1时间序列数据的特点

    时间序列数据是按时间顺序收集的数据点序列，这些数据点通常代表了某个现象随时间变化的情况。时间序列数据的特点包括：

    连续性：数据点是连续收集的，每个数据点与时间紧密相关。

    趋势性：数据可能随时间呈现上升、下降或平稳的趋势。

    季节性：数据可能在特定的时间周期内重复出现模式，如季度、月度等。

    周期性：数据可能有非季节性的重复模式。

    随机性：数据中可能包含随机波动，这些波动没有明显的模式。

    例如，考虑一个季度销售额的时间序列数据：

    importpandasaspd

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