ADF单位的根检验具体操作

ADF检验名词解释1. 什么是ADF检验？ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种用于时间序列数据的单位根检验方法。

单位根是指时间序列数据中存在非随机趋势，即数据具有持续性的特征。

ADF检验可以帮助我们判断一个时间序列数据是否具有单位根，从而确定其是否为稳定的平稳过程。

2. 单位根和平稳过程单位根是时间序列数据中的非随机趋势，它表示数据存在长期依赖关系，即过去的值对未来值有预测能力。

相反，平稳过程是指时间序列数据的统计特性在时间上保持不变，不受外部因素影响。

在经济学和金融学中，平稳过程是进行预测和建模的基础。

如果一个时间序列数据包含单位根，则其统计性质会发生变化，使得预测和建模变得困难。

3. ADF检验的原理ADF检验基于Dickey-Fuller回归模型，在该模型中，被解释变量是时间序列数据的差分值（将原始数据进行一阶差分），解释变量包括差分值、滞后差分值以及其他可能影响时间序列数据的因素。

ADF检验的原假设（H0）是存在单位根，即时间序列数据是非平稳的。

备择假设（H1）是不存在单位根，即时间序列数据是平稳的。

通过对回归模型进行估计和假设检验，我们可以判断原假设是否成立，并得出结论。

4. ADF检验的步骤步骤1：提取差分值首先，我们需要对原始时间序列数据进行差分操作，获得一阶差分值。

这样做可以消除数据中的线性趋势。

步骤2：构建ADF回归模型在ADF检验中，我们使用自回归模型（AR）来对差分后的数据进行建模。

这个模型包括一个滞后项和其他可能影响时间序列数据的因素。

步骤3：估计ADF模型参数通过最小二乘法估计ADF模型中的参数，并计算出参数的标准误差。

这些参数和标准误差将用于后续的统计推断。

步骤4：进行假设检验在ADF检验中，我们需要对回归系数进行假设检验。

常见的方法是计算t统计量，并与相应的临界值进行比较。

如果t统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，认为时间序列数据是平稳的。

1.ADF单位根检验2.Engle-Granger协整检验3.Da-vdson误差修正模型4.Granger因果关系检验1、简单回归；2、工具变量回归；3、面板固定效应回归；4、差分再差分回归(difference in differnece)；5、狂忒二回归(Quantile)。

大杀器就这几种，破绽最少，公认度最高，使用最广泛。

真是所谓的老少皆宜、童叟无欺。

其他的方法都不会更好，只会招致更多的破绽。

你在STATA里面还可以看到无数的其他方法，例如GMM、随机效应等。

GMM其实是一个没有用的忽悠，例如估计动态面板的diffGMM，其关键思想是当你找不到工具变量时，用滞后项来做工具变量。

结果你会发现令人崩溃的情况：不同滞后变量的阶数，严重影响你的结果，更令人崩溃的是，一些判断估计结果优劣的指标会失灵。

这GMM的唯一价值在于理论价值，而不在于实践价值。

你如果要玩计量，你就可以在GMM的基础上进行修改（玩计量的方法后面讲）。

有人会问：简单回归会不会太简单？我只能说你真逗。

STATA里面那么多选项，你加就是了。

什么异方差、什么序列相关，一大堆尽管加。

如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关，那就把选项都加上。

反正如果没有异方差，结果是一样的。

有异方差，软件就自动给你纠正了。

这不很爽嘛。

如果样本太少，你还能加一个选项：bootstrap来估计方差。

你看爽不爽！bootstrap就是自己把脚抬起来扛在肩上走路，就这么牛。

这个bootstrap就是用30个样本能做到30万样本那样的效果。

有吸引力吧。

你说这个简单回归简单还是不简单！很简单，就是加选项。

可是，要理论推导，就不简单了。

我估计国内能推导的没几个人。

那些一流期刊上论文作者，最多只有5%的人能推导，而且大部分是海龟。

所以，你不需要会推导，也能把计量做的天花乱坠。

工具变量(IV)回归，这不用说了，有内生性变量，就用这个吧。

一旦有内生性变量，你的估计就有问题了。

PythonADF单位根检验如何查看结果的实现如下所⽰：from statsmodels.tsa.stattools import adfullerprint(adfuller(data))(-8.14089819118415, 1.028868757881713e-12, 8, 442, {'1%': -3.445231637930579, '5%': -2.8681012763264233, '10%': -2.5702649212751583}, -797.2906467666614)第⼀个是adt检验的结果，简称为T值，表⽰t统计量。

第⼆个简称为p值，表⽰t统计量对应的概率值。

第三个表⽰延迟。

第四个表⽰测试的次数。

第五个是配合第⼀个⼀起看的，是在99%，95%，90%置信区间下的临界的ADF检验的值。

第⼀点，1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值和ADF Test result的⽐较，ADF Test result同时⼩于1%、5%、10%即说明⾮常好地拒绝该假设。

本数据中，adf结果为-8，⼩于三个level的统计值第⼆点，p值要求⼩于给定的显著⽔平，p值要⼩于0.05，等于0是最好的。

本数据中，P-value 为 1e-15,接近0.ADF检验的原假设是存在单位根，只要这个统计值是⼩于1%⽔平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。

注意，ADF值⼀般是负的，也有正的，但是它只有⼩于1%⽔平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设。

对于ADF结果在1% 以上 5%以下的结果，也不能说不平稳，关键看检验要求是什么样⼦的。

补充知识：python 编写ADF 检验，代码结果参数所表⽰的含义我就废话不多说了，⼤家还是直接看代码吧！from statsmodels.tsa.stattools import adfullerimport numpy as npimport pandas as pdadf_seq = np.array([1,2,3,4,5,7,5,1,54,3,6,87,45,14,24])dftest = adfuller(adf_seq,autolag='AIC')dfoutput = pd.Series(dftest[0:4],index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])# 第⼀种显⽰⽅式for key,value in dftest[4].items(): dfoutput['Critical Value (%s)' % key] = value print(dfoutput)# 第⼆种显⽰⽅式print(dftest)（1）第⼀种显⽰⽅式如图所⽰：具体的参数含义如下所⽰：Test Statistic : T值，表⽰T统计量p-value： p值，表⽰T统计量对应的概率值Lags Used：表⽰延迟Number of Observations Used: 表⽰测试的次数Critical Value 1% : 表⽰t值下⼩于 - 4.938690 ，则原假设发⽣的概率⼩于1%，其它的数值以此类推。

adf单位根检验法
ADF (Augmented Dickey-Fuller) 单位根检验法是一种常用的时间序列分析方法，用于检验时间序列数据是否具有单位根（非平稳性）。

单位根表示数据具有随机漂移或趋势，而非平稳性的数据在进行统计分析时可能会导致误导性的结果。

ADF 单位根检验法基于 Dickey-Fuller 测试统计量，该测试统计量的原假设为时间序列存在单位根。

如果原假设不能被拒绝，则说明时间序列是非平稳的；反之，如果原假设被拒绝，则说明时间序列是平稳的。

ADF 单位根检验法的步骤如下：
1. 建立原假设（H0）：时间序列具有单位根，即非平稳。

2. 构建回归模型：将时间序列作为因变量，加入滞后项和可能的趋势项作为自变量。

3. 估计回归模型：利用最小二乘法估计回归模型的参数。

4. 计算测试统计量：根据估计的回归模型，计算 ADF 测试统计量。

5. 判断显著性：与临界值比较 ADF 测试统计量，若大于临界值，则拒绝原假设，认为时间序列是平稳的；否则，接受原假设，认为时间序列是非平稳的。

通过ADF 单位根检验法可以判断时间序列数据是否平稳，进而决定是否需要进行差分或其他预处理方法来使数据平稳化。

在经济学、金融学等领域，ADF 单位根检验法被广泛应用于时间序列数据的建模
和分析中。

adf检验表达式
ADF检验是一种常用的时间序列分析方法，用于检验一个时间序列是否具有单位根。

在经济学和金融学中，ADF检验被广泛应用于检验一个时间序列是否具有平稳性，以及是否存在长期关系。

ADF检验的基本思想是将时间序列进行差分，然后检验差分后的序列是否具有单位根。

如果差分后的序列不具有单位根，那么原序列就是平稳的，否则就是非平稳的。

ADF检验的统计量是ADF统计量，它的计算公式为：
ADF = (Yt - Yt-1) - δYt-1
其中，Yt表示时间序列的当前值，Yt-1表示时间序列的上一个值，δ表示时间序列的趋势，可以是常数或者线性趋势。

如果ADF统计量的值小于一定的临界值，就可以拒绝原假设，即时间序列具有单位根，否则就不能拒绝原假设。

ADF检验的优点是可以处理非平稳时间序列，而且可以考虑时间序列的趋势。

但是，ADF检验也有一些限制，比如不能处理季节性时间序列，而且对于样本量较小的时间序列，ADF检验的效果可能不太好。

在实际应用中，ADF检验常常用于检验股票价格、汇率、利率等金融时间序列的平稳性和长期关系。

例如，如果我们想要研究两个股票价格之间是否存在长期关系，可以先对它们进行ADF检验，如果
检验结果表明它们之间存在长期关系，那么就可以进一步进行协整分析，从而得到更深入的结论。

ADF检验是一种重要的时间序列分析方法，可以用于检验时间序列的平稳性和长期关系。

在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的检验方法，并结合其他分析方法进行综合分析。

ADF检验：
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根，同时可以选检验的方程中是否存在存在趋势项、常数项等。

一般进行ADF检验要分3步：
1 对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None.如果没通过检验，说明原始时间序列不平稳；
2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三
项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；
3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了！
看结果：
1%，5%，10%指的是显著水平，如果ADF检验值（t值）大于某显著水平值（一般是5%），
则不通过检验，即存在单位根（不平稳），此时，可通过一阶差分再来查看单位根是否平稳，
p值指的是接受原假设的概率。

在报告上的写法：
：r=0
H
: r=1
H
1
，序列有单位根，非平缓。

反之……
如果ADF检验值>临界值，则接受H
（注：H
的写法，选中要设置为下标的字母，点击菜单栏格式——字体，选择效
果中的下标，确定。

或直接选中的那个红色项进行格式设置）
操作：图/line&symbol。

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单位根检验用于检验时间序列数据是否存在单位根，即是否存在不可平稳的趋势或波动。

r语言协整检验代码一、背景介绍协整是指两个或多个时间序列之间存在长期的稳定关系，即它们的差分序列是平稳的。

协整检验是时间序列分析中非常重要的一部分，可以用来判断变量之间是否存在长期关系，同时也可以用来构建多元回归模型。

二、协整检验方法在R语言中，我们可以使用adf.test()函数进行ADF单位根检验，判断序列是否平稳。

如果两个序列都不平稳，则需要对它们进行差分处理，直到得到平稳序列。

然后，我们可以使用ca.jo()函数进行Johansen共整检验，并使用summary()函数查看结果。

三、ADF单位根检验1. 安装并加载tseries包```Rinstall.packages("tseries")library(tseries)```2. 使用adf.test()函数进行ADF单位根检验```R# 假设我们有一个名为x的时间序列result <- adf.test(x)```3. 查看ADF单位根检验结果```R# 输出p值和ADF统计量值cat("p-value:", result$p.value, "\n")cat("ADF statistic:", result$statistic, "\n") ```四、Johansen共整检验1. 安装并加载urca包```Rinstall.packages("urca")library(urca)```2. 使用ca.jo()函数进行Johansen共整检验```R# 假设我们有两个时间序列x和ydata <- cbind(x, y)result <- ca.jo(data, type = "trace", K = 2)```参数说明：- data：要进行共整检验的时间序列数据- type：选择使用trace统计量还是maximum eigenvalue统计量。