TSLM 和固定数据答案

【问题标题】：TSLM and Stationary DataTSLM 和固定数据
【发布时间】：2019-08-28 08:04:48
【问题描述】：

我正在尝试使用 TSLM 创建模型，在我们使用 TSLM 之前，两个时间序列是否都需要是平稳的，即您是否需要进行差分以使 TS 平稳化。根据 Rob Hyndman 的说法，TSLM 应该注意这一点，对吗？

【问题讨论】：

我在哪里说的？与 auto.arima 不同，TSLM 不会为您处理平稳性。
@Rob Hyndman - 谢谢 Hyndman 教授的回复。我想我的问题并不清楚，根据 TSLM 函数的新更新，它应该处理趋势和季节性变量。所以我认为它会使系列静止。我提出问题的原因是我正在尝试使用 TSLM 构建模型，而该系列中的一些预测变量不是静止的，所以我应该在使用 TSLM 之前使整个系列静止吗？

【解决方案1】：

对于任何 TSLM 模型，残差应该是白噪声（因此也是静止的）。所以只需检查残差是否看起来像白噪声（使用checkresiduals()）。

如果它们不是白噪声，您应该尝试使用动态回归模型，例如使用 auto.arima()。

如果您确实使用了auto.arima()，并且残差是非平稳的，则将在估计之前应用差分。

【讨论】：