时间序列的长度并没有一个固定的标准，它取决于具体的应用场景和需求。在时间序列预测中，较长的序列可以提供更多的历史信息，有助于捕捉数据中的长期趋势和季节性变化，但同时也可能增加计算复杂度和过拟合的风险。较短的序列则计算量较小，但可能无法充分捕捉数据的变化规律。
在实际应用中，可以根据具体问题和数据特性来选择合适的时间序列长度。例如，在股票市场预测中，可能需要使用几十年的历史数据来捕捉市场的长期趋势；而在短期气象预报中，可能只需要使用最近几天的数据。在一些研究中，常常使用过去5-10年的历史数据作为时间序列，但这并不是固定的规则，具体长度需要根据实际问题和数据特性进行调整。
好像是15年，要看数据的频率。数据越长你的估计越准确，但发生structural breaks的机会也越大。
