ADF检验是单位跟检验。其实就是检验数据序列的平稳性，如果存在同阶平稳的话，就可以对它们进行协整检验。

这个是用什么软件进行的ADF检测？结果该怎么看呢？对于这张表文章里有个.

最低0.27元开通文库会员，查看完整内容> 原发布者：feiofeioxy ADF检验：单位根检验，把数据输入Eviews之后，点击左上角的View--UnitRootTest，(但好像更好用一些.

检验形式(0,0,1) (1,0,1) (1,1,1) 怎么操作

原发布者：feiofeioxy ADF检验：单位根检验，把数据输入Eviews之后，点击左上角的View--UnitRootTest，(但好像更好用一些)，之后可以选择一阶、二阶差分之后的序.

看对应的adf检验值的P值大于0.05就是非平稳反之就是平稳选择unit root检验就可以啦

adf检验：先打开要检验的数据，打开后view菜单的unit root test就是单位根检验，默认时就是adf检验 协整检验：view菜单下的cointegration test就是，默认情况下就是.

书上说用t-statistic的绝对值和1%、5%和10%水平绝对值比较，若t绝对值大于上述某. prob是接受原假设的把握程度。最下面表示的是adf内部的回归信息，不介绍。

存在单位根，序列不平稳

如何在Eviews中做ADF检验？怎样确定模型中的滞后阶数？

ADF检验就是单位根检验，把数据输入Eviews之后，点击左上角的View--Unit Root Test，(但好像更好用一些)，之后可以选择一阶、二阶差分之后的 序列是否存在单位.

这是我的结果，和书上不一样，没有1%、5%和10%的t值，有人帮我看看什么。

你是在group里做的，所以出现这种情况。应该分别单独点击需要检验的序列，然后在每个序列视图框内进行ADF检验的操作步奏

到底哪个平稳，哪个非平稳就是没想通怎么回事？表里的判断对么？

直接看P值大于0.05就是非平稳小于0.05就是平稳不要告诉你用eviews做了单位根检验没有看到P值

单位根检验需要每个解释变量都平稳吗？如果不平稳 在回归的时候要用到不平.

投入为序列x，收入为序列y，导入数据后并选xy,open as group做散点图可以观察到. 选view,unit root test，单位根检验又称adf检验，test type不需要改主要需要注意的选项.

eviews 单位根检验，得出这个结果，ADF值大于零，又大于临界值，是不是。

存在单位根，需要对其进行差分继续进行单位根检验

打开你要检验的序列，然后在那个窗口的左上角的view中找到unit root test就可以进行ADF检验了。

对非平稳序列使用传统的估计方法时(像普通最小二乘估计OLS)，以及估计变量间的关系时会得出错误推断。正确的方法是在检验时间趋势之前，要先确定时间序列中是.

平稳性检验和单位根检验一般是三个基准模型：a:AR(1),b:AR(1)再加截距，c:b的基础上再加趋势。一般先从c开始单位根检验，当确定不含有趋势后，继续用b检验，若存.

存在单位根的话数据是不太好的 会影响下面分析的正确性 比如造成伪回归什么的DF检验总的来说就是提出一个假设：原数列有单位根 然后做test 看是否能拒绝原假设。关.

先对原时间序列数据进行处理，然后利用reg过程求出回归参数t检验对应的t值，然后与ADF检验的临界值(-2.902358，在显著性水平为0.05的情况下)进行比较。示例程.

对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型 对上证指数收益率序列AR(3)模型进.

首先是需要导入数据，你可以把数据存在excel里面.然后另存为 03版本的excel！打开. 当“Level”时通过检验无单位根时，该序列则I(0)，当1st情况下时则I(1)，以此类推。.

adf检验，单个变量打开点窗口的view-unit root text。协整检验，将同阶单整的变量group打开，quick-estimate equation，输入被解释变量，c，解释变量，确定，再点proc-.

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

我使用的是python的statsmodels。

1532680234(1).jpg

可以看到里面的参数

x：array_like，1维，时间序列

maxlag：int型，最大延迟阶数

regression：Constant and trend order to include in regression，回归中包含的常数和趋势阶数。解释一下：ADF检验和DF检验一样可以用于三种类型的单位根检验。(王燕，应用时间序列分析，6.3.2ADF检验，分了三种类型，代码里给了四种类型)

* 'c' : constant only (default)，默认，仅有常数均值。

* 'ct' : constant and trend，有常数均值，有趋势。

* 'ctt' : constant, and linear and quadratic trend，有常数均值有线性和二次趋势。

* 'nc' : no constant, no trend，无常数均值，无趋势。

当选择的回归类型不同时，检验结果也会不同。我在这里深深地踩了一个坑。可以看一下时序图，你的数据是否有趋势，是否有常数均值。

autolag : {'AIC', 'BIC', 't-stat', None}，自动选择延迟阶数

* if None, then maxlag lags are used，如果选择none，则使用最大延迟阶数

* if 'AIC' (default) or 'BIC', then the number of lags is chosen

to minimize the corresponding information criterion，如果选择AIC或者BIC，则延迟阶数是根据相应的最小信息准则决定的。(BIC就是SBC准则)(王燕，应用时间序列分析，3.3.6模型优化)

* 't-stat' based choice of maxlag. Starts with maxlag and drops a

lag until the t-statistic on the last lag length is significant

using a 5%-sized test，这个选择要基于最大延迟maxlag，从最大延迟阶数开始，每次减少一个延迟，直到某一阶延迟的t统计量对5%来说是显著的。(也就是说p_value值小于0.05，显著拒绝原假设，证明无单位根，也就是说序列是平稳的)

image.png

这是我的数据的检测结果。

第一部分是τ(tao)统计量的值。

第二部分是p_value的值。

第三部分是结果使用的延迟阶数。

第四部分是ADF回归和计算临界值所使用的观察次数。

第五部分是临界值。

第六部分是最大的信息准则的值(如果autolag 非空)，也就是AIC或者BIC的值。

当我们看序列是否平稳的结果时，一般首先看第二部分的p_value值。如果p_value值比0.05小，证明有单位根，也就是说序列平稳。如果p_value比0.05大则证明非平稳。

源码里有一句note，如果p_value接近于0.05时，则要通过临界值进行判断。也就是说如果p_value接近于0.05就要通过第一部分τ(tao)统计量的值和第五部分的临界值进行对比。τ(tao)统计量的值比临界值小，就证明平稳，反之就是非平稳。我的检测结果τ(tao)统计量的值再临界值5%-10%之间。比5%的临界值大。这里的1%，5%，10%对应的是99%，95%，90%置信区间。

ADF检验只适合AR(P)模型。

且对方差齐性效果好，对异方差性效果不佳。异方差可用PP检验。