ADF检验1数据输入出现以下窗口输入起始年份和结束年份点击ok出现以下窗口在总窗口点击object----new objeck出现如下窗口选择poold点击ok在此窗口中另起一行输入n,代表年份点击sheet输入y? x?后点击ok(两者之间空一格)点击edit+/-输入数据.对两组数据取对数，得新的数据：p=log（y），q=log（x）。可在eviews

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

以中国2001——2015年各季度GDP 为例。时间 GDP 时间 GDP 时间 GDP 时间GDP2001年Q1 23,299.5000 2004年Q4 159,878.0000 2008年Q3 228,935.4229 2012年Q2 246,913.7330 2001年Q2 48,950.9000 2005年Q1 38,848.6000 2008年Q4

A D F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

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

仍以日本人口序列y t为例（数据见3.3）。在工作文件窗口中双击y t序列，从而打开y t数据窗口。点击View键，选择Unit Root Test功能，如下图，则会弹出一个单位根检验对话框。其中共有4种选项。（1）检验方法（缺省选择是ADF检验），（2）所检验的序列（缺省选择是对原序列（Level）做单位根检验）。（3）选择不同检验式（缺省选择是检验式中只

回归：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/09/14 Time: 20:40Sample: 2003 2012Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.L -7.584788 2.9871

引自Ruey S. Tsay著，王辉、潘家柱译《金融时间序列分析》（第2版）DF检验为了检验资产的对数价格p t是否服从一个随机游动或一个带漂移的随机游动，对模型p t=ϕ1p t−1+e t (1)p t=ϕ0+ϕ1p t−1+e t (2)其中e t为误差项。考虑原假设H0:ϕ1=1;H1:ϕ1ϕ1=p t−1p tTt=1t−1Tt=1,σe2=p t

特征根迹统计量（P值）5%临界值λ_max统计量（P值）5%临界值原假设0.786230 43.63(0.02) 40.17 23.14(0.06) 24.16 0个协整向量0.659057 20.49(0.14) 24.28 16.14(0.09) 17.8 至少1个协整向量0.249925 4.35(0.66) 12.32 4.31(0.58) 11.2

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

ADF-situation1-statistic1-2.m%ADF检验法p取2.%AR(2)过程临界值的确定T=5000;N=200;w1=zeros(1,T);w2=zeros(1,T);for t=1:Tsita1=0.7;sita2=0.3;ru=sita1+sita2;labuda1=-sita2;%p=2;e=randn(1,N);y1(1)=e(

特征根迹统计量（P值）5%临界值λ_max统计量（P值）5%临界值原假设0.786230 43.63(0.02) 40.17 23.14(0.06) 24.16 0个协整向量0.659057 20.49(0.14) 24.28 16.14(0.09) 17.8 至少1个协整向量0.249925 4.35(0.66) 12.32 4.31(0.58) 11.2

·*；检验变量检验类型 ADF 统计值10%临界值5%临界值结论 LNY （0，01）（不平稳 DLNY （c ，t ，1）不平稳 D(D(LNY)) （0，02） (平稳 LNX 1 （0，02） 不平稳 / DLNX 1 （0，0，1）不平稳 D(D(LNX 1) （0，0，2） ，平稳 LNX 2 （c ，t ，2）不平稳 DLNX 2 （c ，0，1

实验一时间序列数据平稳性检验实验指导一、实验目的：理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握对时间序列平稳性检验的步骤和各种方法，认识利用不平稳的序列进行建模所造成的影响。二、基本概念：如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两个时期间的间隔，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它是宽平稳的。时序图ADF检验PP检

1、时间序列的单位根检验变量的ADF检验结果说明：差分次数0代表未对数据进行差分；1代表数据的一阶差分；2代表数据的二阶差分本文运用ADF（Augmented Dickey-Fuller test statistic）对时间序列进行单位根检验，检验Lg（FR）、Lg（TR）、Lg（FDI）、Lg（GDP）、Lg（ER）、Lg（DEB）、Lg（M2）的平稳性，

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

ADF检验与PP检验的可靠性比较

单位根检验的EViews操作.

单位根检验(最终版)

检验变量检验类型ADF统计值10%临界值5%临界值结论LNY （0，01）-0.42906 -1.60661 -1.96141 不平稳DLNY （c，t，1）-2.75590 -4.61621 -3.71048 不平稳D(D(LNY)) （0，02）-2.55383 -2.72825 -1.96627 平稳LNX1（0，02） 3.551647 -2.708