老师你好，请问下多个时间序列和单个时间序列是怎么区分的？可以麻烦举下具体的例子吗？比如求2000-2010万科股价和大盘的关系回归关系，这个是多个时间序列还是单个时间序列？？不太明白。
星星_品职助教 · 2021年06月11日
同学你好，
“单个时间序列”学过两种模型：
①自变量直接为时间t。这个又分为linear trend和log linear
②AR模型。对于自己做回归（昨天的我可以解释今天的我）
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“多个时间序列”应用的是普通回归模型，即Y，X1，X2...都各自分别是时间序列数据。
例如Y是大盘历年的数据（时间序列数据1），X是万科历年的数据（时间序列数据2），由此做出回归模型Y=b0+b1X+ε，这就是“regression with more than one time series”
如果发现是把两个/多个时间序列数据拿出来做一元/多元回归，就需要考虑这几个时间序列数据之间是否协整（cointegrated）。
例如上例，大盘数据和万科数据必须满足协整的前提条件，这个回归才可以做。
星星_品职助教 · 2021年06月11日
@廖廖酱
“如果因变量y和自变量X都为时间序列的话，就是regression with more than one time series？”---当此时模型为一元/多元回归模型时可以这么理解。
AR模型也是因变量和自变量都是时间序列数据，只不过AR模型的因变量和自变量都是X自己（是时间上错开了一期）。
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这个问题很好理解，看模型去区分就可以了。“regression with more than one time series”一定是个普通回归模型，题干中会明确提示Y和X都是时间序列数据，或者要求分析是否有cointegration的问题。考点就是协整才能做回归，否则不行。
AR模型不会拿来要求分析是否协整的。