对组平稳的时间序列进行时间序列分析

对于组平稳的时间序列，可以进行以下时间序列分析：

1. 平稳性检验：使用ADF检验或KPSS检验检验时间序列的平稳性。

2. 自相关函数和偏自相关函数：通过绘制自相关函数和偏自相关函数图来确定时间序列的阶数。

3. 模型识别：根据检验结果和自相关函数、偏自相关函数图确定合适的时间序列模型，如AR、MA、ARMA或ARIMA模型。

4. 参数估计：使用极大似然估计法或贝叶斯估计法估计模型参数。

5. 模型诊断：使用残差检验等方法对模型进行诊断，如检验残差的平稳性、正态性、自相关性和偏自相关性等。

6. 预测：根据已有数据，使用估计的时间序列模型对未来的数据进行预测。