什么是自回归（Autoregressive，简称AR）
自回归（Autoregressive，简称AR）模型是一种统计模型，用于处理和预测时间序列数据。其基本思想是假设一个时间序列的当前值与其过去若干个时间点的值之间存在线性关系。具体来说，AR模型利用同一变量在之前各期的值来预测本期的表现，并假设这些值之间为线性关系。
AR模型的核心思想是利用序列自身在历史时刻的数据来预测未来的值。例如，一阶自回归模型（AR(1)）可以表示为：
其中，𝜙1是自回归系数，𝑒𝑡是误差项。更一般的定义中，AR模型可以表示为：
其中，𝑝是模型的阶数，𝜙𝑖是自回归系数。
AR模型广泛应用于经济学、金融、自然现象预测等领域。它能够捕捉时间序列数据中的模式和趋势，并用于描述和预测时间序列变量与其过去值之间的关系。此外，AR模型在处理平稳时间序列数据时特别有用，因为过去的值会影响未来的观测结果
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