Я пытаюсь использовать VAR из библиотеки Python Statsmodels для анализа некоторых временных рядов.Это в основном многовариантный временной ряд, который прогнозирует показатели продаж различных продуктов в момент времени t из предыдущих значений (в t-1, t-2 и т. Д.) Тех же продуктов.
Я следовал примеруздесь:
https://www.statsmodels.org/stable/vector_ar.html
Однако одно требование для использования VAR приведено ниже:
Класс VAR предполагает, что переданные временные ряды являются стационарными.Нестационарные или трендовые данные часто можно преобразовать в стационарные с помощью первого дифференцирования или каким-либо другим способом.
В результате я сделал свой временной ряд стационарным путем дифференцирования и затем построил модель.Просто интересно, когда я получу результаты, используя results.forecast , как мне интерпретировать результаты, чтобы устранить влияние различий?Как мне вернуть результат как оригинальный (т.е. без различий)?
Любая помощь будет высоко ценится.
С уважением, Анинда