时间：2025-04-24 03:03:55
区别 |时间序列vs线性回归
（1）时间序列和回归分析的 核心区别 在于对 数据的假设 ：回归分析假设每个样本数据点都是 独立 的；而时间序列则是利用数据之间的 相关性 进行预测。如：时间序列分析中一个基础模型就是AR(Auto-Regressive)模型，它利用过去的数据点y(t)、y(t-1)等来预测未来y(t+1)。还有如：移动平均、指数平滑法等。
（2）虽然AR模型（自回归模型）和线性回归看上去有很大的相似性。但由于 缺失了独立性 ，利用线性回归求解的AR模型参数会是 有偏的 。但又由于这个 解是一致的 ，所以在实际运用中还是利用线性回归来 近似 AR模型。
（3） 忽视或假设数据的独立性很可能会造成模型的失效 。金融市场的预测的建模尤其需要注意这一点。
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