趋势还是噪声？ADF与KPSS检验结果矛盾时的高级时间序列处理方法
在时间序列分析领域，评估数据的平稳性是构建准确模型的基础。ADF（Augmented Dickey-Fuller，增广迪基-富勒检验）和KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验是用于评估时间序列数据平稳性的两种关键统计假设检验方法。当我们遇到ADF检验失败而KPSS检验通过的情况时，这表明我们面对的是一个平稳但具有确定性趋势的时间序列。这种诊断结果引发了一个重要问题：我们是否应当系统性地去除这种趋势？这个表面上简单的问题实际上蕴含着相当复杂的技术考量。
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