广义差分是一种常用的时间序列分析方法，用于处理非平稳时间序列数据。通过进行差分运算，可以将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，从而便于进一步分析和建模。在分析广义差分结果时，以下几个方面是值得关注的：
1、平稳性检验：广义差分的目的是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。因此，首先要对差分后的序列进行平稳性检验，例如利用单位根检验（如ADF检验）或其他统计检验方法。差分后的序列通过平稳性检验，则说明差分阶数适当，继续进行下一步分析。
2、自相关性和偏自相关性：利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）分析差分后序列的自相关和偏自相关特征。观察ACF和PACF图可以帮助确定合适的时间序列模型，例如ARIMA模型（自回归滑动平均模型）。
3、模型拟合和诊断：根据差分后序列的自相关和偏自相关特征，可以选择适当的时间序列模型，并进行参数估计和模型拟合。拟合后，还需要对模型的残差进行诊断，检验是否存在模型假设的违背、残差的自相关性、异方差性等。的诊断方法包括观察残差的自相关函数和偏自相关函数，进行正态性检验、异方差性检验等。
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