写毕业论文的时候使用的只是普通的多元线性回归，但由于用的是非平稳的时间序列数据，自相关很大，做出来的结果通常都不能让人满意；

后来请教老师，她建议让我在模型后面增加AR或者MA项，试了一下果然是好了很多，DW值也漂亮了很多；

不过看了一下ARIMA模型的资料，发现其仅对滞后项作回归以进行预测，而我的模型则有很多不同的自变量，加入AR项的目的只是为了增加平稳性，和ARIMA模型的定义似乎是矛盾的~

百思不得其解，请各位大神帮小弟解答一下，非常感谢！