上次专栏我们学会了平稳时间序列建模，包括AR模型，MA模型和ARMA模型，但现实中我们往往拿到的是非平稳时间序列数据。那么，如何解决这一类问题？本次专栏带来非平稳时间序列模型，核心聚焦ARIMA模型和GARCH模型。
本次推出《【菜单版】stata三天写论文！非平稳时间序列模型实战》通过专栏你将学会非平稳时间序列是什么？如何把非平稳时间序列转化成平稳时间序列？如何具体开展一项非平稳时间序列分析？Stata案例实战。非平稳时间序列如何应用ARIMA模型？Stata案例实战。非平稳时间序列如何应用GARCH模型？Stata案例实战。步骤一：平稳非白噪声序列检验，判断是否属于非平稳时间序列。步骤二：否，应用平稳时间序列建模。步骤三：是，把非平稳时间序列转化为平稳时间序列。步骤四：计算ACF和PACF。步骤五：模型识别。步骤六：模型评估，模型选择。步骤七：残差检验。步骤八：模型建立。步骤九：模型预测。
相信通过本次学习，将为我们后期的stata高级回归， meta分析，面板数据分析，多层与混合效应建模等高级操作打下坚实基础，发表高质量论文将不再困难。一个软件学会了代表什么？在小站这里代表学会了一种研究方法，相应的可以出至少一篇C刊论文！学会了多个软件代表什么？在图谱小站这里代表学会了多种研究方法，相应的可以至少出多种方法的n次方的C刊论文！
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