廣義差分是一種常用的時間序列分析方法，用于處理非平穩時間序列數據。通過進行差分運算，可以將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，從而便于進一步分析和建模。在分析廣義差分結果時，以下幾個方面是值得關注的：1、平穩性檢驗：廣義差分的目的是將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列。因此，首先要對差分后的序列進行平穩性檢驗，例如利用單位根檢驗（如ADF檢驗）或其他統計檢驗方法。差分后的序列通過平穩性檢驗，則說明差分階數適當，繼續進行下一步分析。2、自相關性和偏自相關性：利用自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）分析差分后序列的自相關和偏自相關特征。觀察ACF和PACF圖可以幫助確定合適的時間序列模型，例如ARIMA模型（自回歸滑動平均模型）。3、模型擬合和診斷：根據差分后序列的自相關和偏自相關特征，可以選擇適當的時間序列模型，并進行參數估計和模型擬合。擬合后，還需要對模型的殘差進行診斷，檢驗是否存在模型假設的違背、殘差的自相關性、異方差性等。的診斷方法包括觀察殘差的自相關函數和偏自相關函數，進行正態性檢驗、異方差性檢驗等。