我正在尝试使用Python Statsmodels库中的VAR分析一些时间序列问题。它基本上是一个多元时间序列，可以根据相同产品的先前值（在t-1，t-2等处）预测在t时刻不同产品的销售额。
我在这里遵循了示例：
https://www.statsmodels.org/stable/vector_ar.html
但是下面给出了使用VAR的一项要求：
VAR类假定传递的时间序列是固定的。通常可以通过一阶求差或其他方法将非平稳或趋势数据转换为平稳数据。
结果，我确实通过微分使时间序列固定下来，然后构建了模型。只是想知道何时使用 results.forecast 获得结果时，如何解释结果以消除差异的影响？如何获得原始结果（即无差异）？
任何帮助将不胜感激。
关于， Anindya