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时间序列分析：协整与误差修正模型技术教程.docx

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    时间序列分析：协整与误差修正模型技术教程

    1时间序列分析基础

    1.1时间序列数据的特性

    时间序列数据是指在一系列时间点上收集的数据点，这些数据点通常按照时间顺序排列。时间序列数据的特性包括：

    趋势（Trend）：数据随时间呈现的长期上升或下降模式。

    季节性（Seasonality）：数据随时间周期性重复的模式，如季度、月度或年度周期。

    周期性（Cyclical）：与季节性类似，但周期长度不固定，可能与经济周期相关。

    随机性（Randomness）：数据中无法预测的随机波动。

    1.2平稳性检验

    平稳性是时间序列分析中的一个重要概念，表示数据的统计特性

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