b1

同学你好，

stationary和covariance stationary是同一个东西，描述的都是时间序列数据是否平稳，也就是针对的是Xt这个时间序列数据。不针对b1。只是通过检验b1来判断Xt这个序列的情况。

如果一个时间序列数据平稳，则称之为 covariance stationary series。

@Bxy0319

回复追问2：

可以，严格来说b1是小于1的，因为大于1的b1对应的序列不收敛。

可以记忆b1＜1或者g＜0，或者DF test的结果是拒绝原假设。

------------

严格来说，stationary是一个更泛的概念，但在CFA数量里，由于只讲了covariance stationary这一种情况，所以可以认为这俩就是一回事。

@Bxy0319

回复追问：

这个只能记忆一下，从b1≠1（严格来说是b1＜1）关联到cov stationary的三个条件需要非常复杂的数学证明，超过了CFA的范畴，教材上是不讲的。

大概的原理是当b1小于1时，这样整个time series才能收敛，收敛意味着有一个固定的均值水平和均值复归的现象。而方差和协方差需要通过协方差矩阵证明，同样也是不讲的。