1樓：匿名使用者
我很熟悉的
我替別人做這類的資料分析蠻多的
eviews時間序列平穩性檢驗adf如何判斷?如圖
2樓：
p值為0.0229<0.05，說明在5%下顯著，即拒絕原假設，是平穩的
3樓：匿名使用者
看p值，一般都以5%為臨界值水平，小於0.05就是平穩的
4樓：匿名使用者
這個輸出結果應該這樣看：
從上往下 分為2個部分 最上面的部分是adf檢驗的結論部分，看的時候看prob這列的值
，這個越小就表明越不可能存在單位根，小的標準就看你選擇置信水平，比如你選擇5%，那麼小於5%就得到不存在單位更的結論。關鍵在於你對置信水平的選擇。通常有10%，5%，1%幾種。
下面部分是對adf迴歸的詳細結果，adf檢驗的本質就是構造了一個特殊的迴歸方程，而下面的結果給出了估計中各個引數的取值。
eviews中用adf檢驗如何辨別時間序列平穩性
5樓：匿名使用者
接受原假設，從算出來的檢驗統計量 -3.352668 都大於各臨界值，可以認為你的序列在這些顯著性水平
版下都是非平穩的。權不能通過adf檢驗。
這些你可以參考一下易丹輝的書，易丹輝資料分析與eviews應用。
eviews中adf檢驗識別序列平穩性
你的序列是不平穩的 第一行寫著有單位根，並且比較明顯的，也就是常用的判斷方法就是，比較adf檢驗值與5 臨界值的大小，你的序列adf檢驗值要大於5 臨界值，所以不平穩。你可以再看下一階差分是否具有單位根，就是比較一屆差分的adf檢驗值與5 臨界值的大小，否則再看二階差分的。如果二階都不單整，就要重新...
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主要是看dw值，或者用lm檢驗 我替別人做這類的資料分析蠻多的 怎麼用eviews做殘差序列檢驗 如何用eviews進行lm的自相關檢驗 用eviews做了序列相關性的lm檢驗，結果如下，該怎麼判斷是幾階序列相關呢？求解答 1階序列相關。lm檢驗 原假設 為諸係數為0 lm統計量 obs r squ...
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