在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。平稳时间序列意味着其统计性质，如均值、方差等不随时间变化。在实际应用中，我们经常需要检验一个时间序列是否平稳。Python中的ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一个常用的。

自相关函数是时间序列分析中的一个重要工具，它用于描述序列在不同滞后下的自相关性。在统计学和信号处理领域，自相关函数可以帮助我们判断一个时间序列是否具有平稳性。本文将详细阐述自相关函数如何判断平稳性。总结来说，如果一个时间序列是平稳的，那么。

在经济学和时间序列分析中，协整向量是一个核心概念，它描述了多个非平稳时间序列之间可能存在的长期稳定关系。本文将详细解释协整向量的含义及其在经济学研究中的应用。简而言之，协整向量指的是一组非平稳时间序列，这些序列的线性组合能够形成一个平稳的。