我可以对时间序列数据进行预测回归吗？
Can I conduct predictive regression on time series data?
我正在写一篇论文，我需要检查税收收入的年度增长是否有意义，即它是否符合 increases/decreases 的过去趋势。我不确定我是否可以用 x 作为我的时间序列，y 作为税收增加的百分比进行预测线性回归。
例如，这是我的示例数据集：
Year Revenue % change
2000-2001 68,305 1%
2001-2002 69,198 1.3%
2002-2003 83,099 20.07%
2003-2004 105,088 26.48%
2004-2005 132,771 26.34%
2005-2006 165,216 24.44%
现在，根据这些趋势，我希望我的模型能够预测 2006-2007 年变化百分比的合理值。我知道这个值是 39.32%。如果我的模型的预测值与实际值相差甚远，我会说收入显着增加。但是，如果这两个值差别不是很大，我会说从 2005-2006 年到 2006-2007 年的收入变化不是很大。鉴于我的 x 值是时间序列，我可以实现吗？
在此先感谢您的帮助！
我相信您知道，“显着”在统计学中可能是一个被误用的词。我们应该仔细定义您要提出的问题，然后使用统计数据找出“是”和“否”之间的阈值。
也许您想将模型 f(x) 拟合到 2000 年到 2005 年的数据，然后计算在 x=2006 时获得新数据点 y=24.44% 的概率，如果该模型 f( x) 有效吗？如果概率非常小，则存在拒绝模型 f(x) 的“重要”证据，表明可能某些经济状况已发生变化。可以用 regression analysis to calculate a prediction interval at x=2006. Bates and Watts 是一本不错的回归分析入门教材。
我正在写一篇论文，我需要检查税收收入的年度增长是否有意义，即它是否符合 increases/decreases 的过去趋势。我不确定我是否可以用 x 作为我的时间序列，y 作为税收增加的百分比进行预测线性回归。
例如，这是我的示例数据集：
Year Revenue % change
2000-2001 68,305 1%
2001-2002 69,198 1.3%
2002-2003 83,099 20.07%
2003-2004 105,088 26.48%
2004-2005 132,771 26.34%
2005-2006 165,216 24.44%
现在，根据这些趋势，我希望我的模型能够预测 2006-2007 年变化百分比的合理值。我知道这个值是 39.32%。如果我的模型的预测值与实际值相差甚远，我会说收入显着增加。但是，如果这两个值差别不是很大，我会说从 2005-2006 年到 2006-2007 年的收入变化不是很大。鉴于我的 x 值是时间序列，我可以实现吗？
在此先感谢您的帮助！
我相信您知道，“显着”在统计学中可能是一个被误用的词。我们应该仔细定义您要提出的问题，然后使用统计数据找出“是”和“否”之间的阈值。
也许您想将模型 f(x) 拟合到 2000 年到 2005 年的数据，然后计算在 x=2006 时获得新数据点 y=24.44% 的概率，如果该模型 f( x) 有效吗？如果概率非常小，则存在拒绝模型 f(x) 的“重要”证据，表明可能某些经济状况已发生变化。可以用 regression analysis to calculate a prediction interval at x=2006. Bates and Watts 是一本不错的回归分析入门教材。