只要模型捕获了相关因素，我不确定您是否需要任何特殊技巧。为了简单起见，我将在线性回归的背景下讨论这个问题。相同的直觉延续到时间序列设置。

假设您想预测品牌 X 的手机月销量并说明这些想法，假设您使用线性回归来做到这一点。您遇到的问题是，每个月都有一些影响销售的因素（例如，举个愚蠢的例子，当月的天气）和一些特定于一个月的因素（例如，新手机的推出）。您希望始终如一地考虑这两个因素。

（其中“C”代表普通，“m”代表月）和（其中 I 代表异质，m 代表月）表示影响每月销售额的因素。然后，您的模型将是： $C_m$$I_m$

$S_m = \beta_c C_M + \beta_i I_m + \epsilon$

在没有特殊因素的月份，将为 0，因此对销售的影响将由捕获，而在您确实有特殊因素的月份，对销售的影响将是和 beta_i如果特殊因素抑制品牌 X 的销售，则为负值。因此，只要模型中存在所有必要因素，系数就会“自动”调整。$I_m$$\beta_c$$\beta_c + \beta_i$$\beta_i$

因此，在我看来，如果您确实考虑了所有因素，无论它们是某个时间段的特殊性还是跨时间段的常见因素，您似乎不必担心您提出的问题。

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您的音乐会和年轻消费者使用手机增加的例子就是互动效应的一个例子。换句话说，你的例子是说音乐会对年轻消费者的手机使用效果比年长消费者更高。基本上，您的模型在说以下内容：

分钟 = beta1 年龄 + beta2 * 音乐会 + beta3 * 年龄 * 音乐会 + 错误

因此，beta3 参数将捕捉年轻/年长消费者对音乐会反应的不同影响。