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  • R 语言 单位根检验
    2022-04-05 23:51:35

    单位根检验是一种平稳性检验,零假设是有单位根,即不平稳;对立假设是平稳。经常使用增强的 Dickey-Fuller 检 验 (ADF 检验)。 fUnitRoots 包的 adfTest() 函数可以执行单位根 ADF 检验。tseries 包的 adf.test() 函数也可以执行单位根 ADF 检验。 注意,ADF 检验都是在拒绝 𝐻0(显著)时否认有单位根,不显著时承认有单位根。 例如,对模拟的 ARMA(4,2) 序列数据做单位根检验:

    fUnitRoots::adfTest(100 + xarma42, lags=8, type="c")
    
    
    ## Warning in fUnitRoots::adfTest(100 + xarma42, lags = 8, type = "c"): p-value
    ## smaller than printed p-value
    ##
    ## Title:
    ## Augmented Dickey-Fuller Test
    ##
    ## Test Results:
    ## PARAMETER:
    ## Lag Order: 8
    ## STATISTIC:
    ## Dickey-Fuller: -5.2017
    ## P VALUE:
    ## 0.01
    ##
    ## Description:
    ## Thu Jun 04 08:14:30 2020 by user: use

    在 0.05 水平下显著,说明没有单位根。函数中的 lags 参数是用来作为对立假设的 AR 模型的阶。可以先尝试拟 合 AR 模型,并用适当方法定阶,然后再进行 ADF 检验。 对模拟的 ARIMA(4,1,2) 序列数据检验:

    fUnitRoots::adfTest(xarima412, lags=8, type="c")
    ## Test Results:
    ## P
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    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-.

    展开全文
  • 单位根检验

    2015-10-27 15:53:50
    时间序列平稳性分析,单位根检验,平稳性分析
  • ADF单位根检验三种形式_Eviews之ADF单位根检验

    万次阅读 多人点赞 2020-11-20 05:55:09
    本文使用的数据是2010-01-04——2020-03-05沪深300指数的每日收盘价,走势图如下:接下来,开始使用eviews8.0检验:1、双击点开所要检验的时间序列数据2、点击view,然后再选择Unit Root Test3、检验类型选择ADF检验...

    本文使用的数据是2010-01-04——2020-03-05沪深300指数的每日收盘价,走势图如下:

    8d573054674dfbb3b17243904316c705.png

    接下来,开始使用eviews8.0检验:

    1、双击点开所要检验的时间序列数据

    7d972019828c50d27f10f5b56c610599.png

    2、点击view,然后再选择Unit Root Test

    77a4405ba407206eb90bfe3140da09f7.png

    3、检验类型选择ADF检验。检验的顺序一般是

    原始数据->一阶差分->二阶差分

    检验的形式一般是先检验最复杂的情形,即

    含常数项和趋势项->含常数项->无

    其它选项默认就好。

    5ddbee5986da3d49180d399fb7950bdb.png

    0阶、含常数项和趋势项的检验结果如下图。从P值=0.2498>0.05(接受原假设),可以得出原始序列在此检验下不平稳。

    a355a4d61ff7f9768aaf2796f6b9aa89.png

    0阶、含常数项的检验结果如下图。从P值=0.504>0.05(接受原假设),可以得出原始序列在此检验下不平稳。

    dfe8ba9d54b75ecdd88100ef95b3367f.png

    0阶、无的检验结果如下图。从P值=0.6703>0.05(接受原假设),可以得出原始序列在此检验下不平稳。

    36ec7bcb8561fb8ffe34204d0a6a144d.png

    以上分析得出,原始序列数据在三种情形下都不平稳,即认为原始序列是一个不平稳数据。那么就要对数据进行一阶差分,然后对其进行检验。

    17dc28b73ed00a0005b792d7941a6373.png

    1阶、含常数项和趋势项的检验结果如下图。从P值=0.000<0.05(拒绝原假设),可以得出一阶差分后的序列在此检验下已经平稳,那么是否可以停止检验了呢?答案是否定的,还需要进行其它两种形式的检验,然后比较三者AIC、SIC值,谁的最小就选谁。(其实我都懒得去比较,直接看下面的常数项和趋势项的P值,只要其中一个大于0.05,就不选cd116e64ae184ad1d57ea3f51e1be8c9.png,比如下面这个,就可以直接排除了)

    d09bed41e0bca300bdce829d4f01c875.png

    1阶、含常数项的检验结果如下图。从P值=0.000<0.05(拒绝原假设),可以得出一阶差分后的序列在此检验下已经平稳。(PS:下面常数项的P值大于0.05,直接不选4a9f0ef4a9637192da9a8207cb0484ba.png)

    73536aa9643743a23eab2d5caadf55cb.png

    1阶、无的检验结果如下图。从P值=0.000<0.05(拒绝原假设),可以得出一阶差分后的序列在此检验下已经平稳。

    ae68ac4ea17cc6ddef499394c23b386d.png

        通过以上分析得出,沪深300指数在一阶差分后已经平稳,类型是不含常数项和趋势项平稳。大家论文可以写成(c,t,k)形式,其中c 是常数项,t 是趋势项,k是差分的阶数,比如本例中可以写成(0,0,1)形式。

    经济意义解释:一般一阶差分后可以表示成增长幅度,就比如本例中就可以说沪深300每日收盘价的增幅是平稳序列。不过,对于一般的经济指标,大部分都会先进行取对数,比如本例中可以做对数变换:ln(hs300_close),取对数后,一阶差分的解释就可以说成沪深300指数每日的增长率,WHY?这就是跟连续复利计息公式有关了。连续复利计息公式:

     () 

    其中 F 是年金终值,P 是现值,i 是利率,k 是每年计息次数,n 是若n年后。

        当每年计息次数  ,这就是熟悉的公式了cd116e64ae184ad1d57ea3f51e1be8c9.png

        从而可以推出

     ()()     两边去对数且移项后可以得出

        ni 就表示无限连续复利的利率啦,对数增长率就是这么来的d5a9cec6a4c360727de3397ee7952cf0.png

    展开全文
  • 时间序列的ADF检验(单位根检验

    千次阅读 2020-12-05 02:18:47
    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' : ...

    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。

    展开全文
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单位根检验

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