二阶平稳有意义吗？可以二阶平稳做了协整再继续做回归吗？

我的数据都是二十二年的时间序列，然后同阶平稳的话只能是二阶平稳，我看二阶平稳好像没有经济意义，我想问下是直接不行还是可以做协整后然后按照正常流程做普通回归？麻烦各位能不能回复一下该咋整……

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7537008
• 这篇博客也不错, 你可以看下严平稳随机过程，宽平稳随机过程，二阶矩过程之间的关系
• 除此之外, 这篇博客: 最小二乘以及最小二乘求解超定方程组最优解的推导中的 举例实现 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  其中myfun()函数程序为：

  在这里插入代码片
  function F = myfun( x )
  %UNTITLED2 此处显示有关此函数的摘要
  %   此处显示详细说明
  b = [11; 3; 6; 7];
  A = [2 4; 3 -5; 1 2;2 1];
  F = A * x - b;
  end
  
  

• 您还可以看一下 孙玖祥老师的图解数据结构与算法课程中的 平衡二叉树的特征平衡因子的计算小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt:

  我对于平稳性检验的问题给出如下解决方案：

  1. 对于数据进行平稳性检验，可以使用ADF检验或KPSS检验等方法。根据检验结果，若只达到了二阶平稳性，可以尝试使用差分法对数据进行处理，使其达到更高阶的平稳性。

  2. 考虑到数据的经济意义，可以结合领域知识来确定是否需要进行更加复杂的处理方式。比如可以考虑是否存在季节性因素，可以使用季节性差分来处理。

  3. 在进行协整分析前，需要确保时间序列数据达到一阶或更高阶平稳性。因此可以尝试使用差分法来对数据进行处理。

  4. 如果需要进行回归分析，可以考虑使用K邻近（KNN）回归模型。具体实现可以参考上述参考资料中的代码，并根据数据的特点进行适当的调整与优化。

  5. 另外，可以对数据进行无量纲化处理，以便更好地进行分析。可以考虑使用归一化或标准化等方法。具体实现可以参考上述参考资料中的说明。

  综上所述，对于平稳性检验的问题，可以使用差分法进行处理，以达到更高阶平稳性。在进行协整分析或回归分析前，需要确保数据达到一阶或更高阶平稳性。可以使用KNN回归模型进行分析，并对数据进行无量纲化处理。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^