1樓：匿名使用者
平穩性檢驗和單位根檢驗一般是三個基準模型:a:ar(1)，b:
ar(1)再加截距，c:b的基礎上再加趨勢。一般先從c開始單位根檢驗，當確定不含有趨勢後，繼續用b檢驗，若存在單位根，繼續用a檢驗。
當然在這個過程中如果發現不存在單位根，則檢驗結束。如果檢驗的c模型仍然不能拒絕存在單位根，說明可能不平穩，則進行一階差分後再檢驗，如果仍然存在單位根，再差分……直到拒絕單位根為止。根據模型的選定，分別查adf分佈表，對應臨界值判斷是否存在單位根。
在adf檢驗中，由於做了差分，通常的原假設是係數=0，因此t統計量服從t分佈，可以通過迴歸的t值來和adf分佈進行對比。在計量軟體eviews中，unit root test選項可以根據研究的需要直接進行adf檢驗。
怎麼使用eviews進行平穩性檢驗
2樓：華詩苼
想要使用ios的平穩性檢驗，我覺得這個應該找一些專業的人士來進行檢測。
3樓：巴云溪
這兩個資料都是非平穩的。而且你資料樣本太少，所以這個結論對於你的分析來說沒有任何幫助。你用的是人民幣匯率，05年以前都是不變的，這對資料有影響。
我建議你將資料改為月度資料，或者周度資料。增加樣本數。
adf單位根檢驗 檢驗形式怎麼操作 30
4樓：賀蘭╰☆╮晴雪
你這個我覺得好像是時間序列的arima模型，這個模型有三個引數（你這裡正好也是），你查查你常用的軟體怎麼計算arima模型。我只會用r語言，在r中有arima()函式可以計算。
序列平穩性檢驗檢驗形式是什麼意思
5樓：騎蝸牛闖天涯
單位根檢驗、協整檢驗和格蘭傑因果關係檢驗三者之間的關係 實證檢驗步驟：先做單位根檢驗，看變數序列是否平穩序列，若平穩，可構造迴歸模型等經典計量經濟學模型；若非平穩，進行差分，當進行到第i次差分時序列平穩，則服從i階單整（注意趨勢、截距不同情況選擇，根據p值和原假設判定）。若所有檢驗序列均服從同階單整，可構造var模型，做協整檢驗（注意滯後期的選擇），判斷模型內部變數間是否存在協整關係，即是否存在長期均衡關係。
如果有，則可以構造vec模型或者進行granger因果檢驗，檢驗變數之間「誰引起誰變化」，即因果關係。
一、討論一1、單位根檢驗是序列的平穩性檢驗，如果不檢驗序列的平穩性直接ols容易導致偽迴歸。2、當檢驗的資料是平穩的（即不存在單位根），要想進一步考察變數的因果聯絡，可以採用格蘭傑因果檢驗，但要做格蘭傑檢驗的前提是資料必須是平穩的，否則不能做。3、當檢驗的資料是非平穩（即存在單位根），並且各個序列是同階單整（協整檢驗的前提），想進一步確定變數之間是否存在協整關係，可以進行協整檢驗，協整檢驗主要有eg兩步法和jj檢驗a、eg兩步法是基於迴歸殘差的檢驗，可以通過建立ols模型檢驗其殘差平穩性b、jj檢驗是基於迴歸係數的檢驗，前提是建立var模型（即模型符合adl模式）4、當變數之間存在協整關係時，可以建立ecm進一步考察短期關係，eviews這裡還提供了一個wald－granger檢驗，但此時的格蘭傑已經不是因果關係檢驗，而是變數外生性檢驗，請注意識別
二、討論二1、格蘭傑檢驗只能用於平穩序列！這是格蘭傑檢驗的前提，而其因果關係並非我們通常理解的因與果的關係，而是說x的前期變化能有效地解釋y的變化，所以稱其為「格蘭傑原因」。2、非平穩序列很可能出現偽迴歸，協整的意義就是檢驗它們的迴歸方程所描述的因果關係是否是偽迴歸，即檢驗變數之間是否存在穩定的關係。
所以，非平穩序列的因果關係檢驗就是協整檢驗。3、平穩性檢驗有3個作用：1）檢驗平穩性，若平穩，做格蘭傑檢驗，非平穩，作協正檢驗。
2）協整檢驗中要用到每個序列的單整階數。3）判斷時間學列的資料生成過程。
三、討論三其實很多人存在誤解。有如下幾點，需要澄清：第一，格蘭傑因果檢驗是檢驗統計上的時間先後順序，並不表示而這真正存在因果關係，是否呈因果關係需要根據理論、經驗和模型來判定。
第二，格蘭傑因果檢驗的變數應是平穩的，如果單位根檢驗發現兩個變數是不穩定的，那麼，不能直接進行格蘭傑因果檢驗，所以，很多人對不平穩的變數進行格蘭傑因果檢驗，這是錯誤的。第三，協整結果僅表示變數間存在長期均衡關係，那麼，到底是先做格蘭傑還是先做協整呢？因為變數不平穩才需要協整，所以，首先因對變數進行差分，平穩後，可以用差分項進行格蘭傑因果檢驗，來判定變數變化的先後時序，之後，進行協整，看變數是否存在長期均衡。
第四，長期均衡並不意味著分析的結束，還應考慮短期波動，要做誤差修正檢驗。
eviews時間序列平穩性檢驗adf如何判斷?如圖
6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
7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
8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。
怎麼看adf單位根檢驗的結果？
9樓：哎喲帶你看娛樂
時變行為實際上反映了時間序列的非平穩性質。
單位根檢驗時間序列的單位根研究為時間序列分析的一個熱點問題，時間序列矩特性的時變行為實際上反映了時間序列的非平穩性質。對非平穩時間序列的處理方法是將其轉變為平穩序列，這樣就可以應用有關平穩時間序列的方法來進行相應得研究。
對時間序列單位根的檢驗為對時間序列平穩性的檢驗，非平穩時間序列如果存在單位根，則可以通過差分的方法來消除單位根，得到平穩序列。對於存在單位根的時間序列，都顯示出明顯的記憶性和波動的持續性，因此單位根檢驗是有關協整關係存在性檢驗和序列波動持續性討論的基礎。
10樓：**鏈知識分享
真tm 什麼阿貓阿狗都敢發文章，這麼明顯的錯誤。
11樓：盧浮宮大又鳥巴
樓上有點亂說吧。好多軟體都能adf檢驗，為什麼一定要是eviews呢？不管是什麼軟體檢驗的，結果都是一樣，因為方法是一樣的。
t統計量比adf的1%的（套，希臘字母）還要小，所以拒絕零假設，零假設為：存在單位根。拒絕零假設就是拒絕存在單位根咯（拒絕非平穩）。
這裡得出非平穩的結論，可能在做adf檢驗時候用的是一階差分，所以得出一階差分平穩，那麼原序列當然是非平穩的咯。
12樓：匿名使用者
看起來像eviews的。求出來的adf test statistics 那麼小，有-21，肯定是null hypothesis被 reject，也就是拒絕unit root的假設。雖然不意味著時間序列肯定是平穩的。
但也絕對不可能得出作者的結論。
感覺是作者寫錯了。搜尋了一下這篇文章。是《我國創業板市場有效性**》？
看他畫的圖，肯定是拿eviews做的。這文章發在《財經視線》 2023年 第16期。《財經視線》不是什麼嚴謹的雜誌。
審稿的人是幹什麼吃的！這種低階錯誤也能犯！
eviews怎麼做adf單位根檢驗，怎麼看結果的具體操作
13樓：戀勞
具體的操作在附加中。
結果的判斷如下：
原假設是有單位根，p值大於顯著性水平（0.1 or 0.05），不能拒絕原假設，就是有單位根，需要做差分。
例如下面這個結果
就是有單位根。
eviews單位根檢驗的結果怎麼看 怎樣才是平穩的 5
14樓：何珉賽巨集爽
看adf那一行的p值，越接近0越說明序列是平穩的，第一個p=0.0526，在10%上通過平穩性檢驗，在5%上不通過，第二個p=0.0730，也是在10%上通過5%上不通過
15樓：匿名使用者
單位根檢驗的假設是資料含有單位根，因此生成結果之後看p值大小，例如說，p值小於0.05，那麼就說明在95%的顯著水平下拒絕原假設，也即原序列不含有單位根，資料是平穩的。
如何用eview進行單位根檢驗？
16樓：匿名使用者
如果實在不會建議看張曉峒老師計量課件中的相關部分（連結如下）：
17樓：手機使用者
開啟你要檢驗的序列，然後在那個視窗的左上角的view中找到unit root test就可以進行adf檢驗了。
請採納答案，支援我一下。
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EViews 8怎麼做面板資料的單位根檢驗
你的資料時非平穩 抄的，看 adf fisher chi square 44.2768 0.5447 23 178 pp fisher chi square 42.3914 0.6242 23 184 其中的兩p值即0.5447和0.6242都是大於0.05，因此不能拒絕原假設 即存在單位根 evi...