时间序列数据可以直接回归吗

时间序列数据可以直接回归，但需满足特定条件。平稳序列是回归的基础，如温度数据每小时记录一次，均值方差稳定。自相关函数显示数据点间相关性，适合ARIMA模型。回归前需检验序列平稳性，ADF检验可判断。非平稳序列需差分处理，如股票价格取对数差分后回归。回归模型能捕捉趋势和季节性，如零售销量数据通过时间变量预测未来值。残差需白噪声检验，确保模型有效性。

回归时间序列数据需考虑自相关问题。普通最小二乘法(OLS)在存在自相关时估计有偏。可行广义最小二乘法(FGLS)或Newey-West标准误可修正这一问题。向量自回归(VAR)模型适合多变量时间序列，如GDP与失业率关系分析。季节性数据需加入虚拟变量，如旅游旺季指标。脉冲响应函数可分析变量间动态影响，如货币政策对通胀的滞后效应。模型选择需通过AIC、BIC准则比较。