ADF单位根检验-具体操作
ADF单位根检验
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。
ADF单位根检验结果分析
ADF单位根检验结果分析简介ADF（Augmented Dickey-Fuller）单位根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。
单位根表示时间序列存在非平稳性，而非平稳性会导致统计结果失效。
ADF单位根检验是判断时间序列是否平稳的重要工具。
本文将介绍ADF单位根检验的基本原理和步骤，并解释如何解读检验结果。
同时，还会讨论一些可能产生的结果偏误和如何解决这些偏误。
ADF单位根检验原理ADF单位根检验是对Dickey-Fuller单位根检验方法的改进。
Dickey-Fuller单位根检验是基于时间序列的差分序列来判断序列是否平稳。
而ADF单位根检验引入了滞后项的差分，可用于测试AR（Autoregressive）模型的根是否为单位根。
ADF单位根检验的原假设（H0）是时间序列具有单位根，即非平稳性。
备择假设（H1）是时间序列是平稳的。
检验的统计量是一个t-test统计量，该统计量的计算涉及时间序列的滞后差分，以及自回归模型的估计。
ADF单位根检验步骤进行ADF单位根检验的步骤如下：1.收集时间序列数据，确保数据的观测值足够并且按照时间顺序排列。
2.计算时间序列的差分：将时间序列减去其滞后一期的值，得到差分序列。
3.构建自回归模型：通过指定的滞后阶数对差分序列进行建模，得到自回归模型。
4.估计自回归模型参数：使用最小二乘法或其他相关方法，估计自回归模型的参数。
5.计算ADF统计量并进行假设检验：根据估计的模型参数，计算ADF统计量，并与临界值进行比较。
如果ADF统计量小于临界值，则拒绝原假设，即认为时间序列平稳；否则，接受原假设，即认为时间序列非平稳。
ADF单位根检验结果解读进行ADF单位根检验后，可以得到以下几个结果：1.ADF统计量（Test Statistic）：ADF统计量的值用于判断时间序列是否具有单位根。
如果ADF统计量的绝对值越远离零点，说明时间序列越不具有单位根，即越平稳。
单位根检验操作讲解
GDP序列，检验其是否为平稳序列。
方法1: 用时序图判断
由GDP的时序图初步判断序列是不平稳的(可以看出该序列可能 存在趋势项，若需用ADF检验则选择第三种模型进行检验)。
方法2: 用自相关系数图判断
中国GDP时间序列的自相关系数不是很快地（如滞后期K=2，3
趋于零，即缓慢下降，再次表明序列是非平稳的.
• 单位根是否应该包括常数项和趋势项可 以通过观察序列图确定，通过Quickgraph-line操作观察你的数据，若数据随 时间变化有明显的上升或下降趋势，则 有趋势项，若围绕0值上下波动，则没有 趋势项；其二，关于是否包括常数项有 两种观点，一种是其截距为非零值，则 取常数项，另一种是序列均值不为零则 取常数项。
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名（本例：GDP）
选择ADF检验 / Level（水平序列）/ Trend and Intercept （趋势项和漂移项）/ 滞后期数：2
在原假设 H0 : 1或H0 : =0 下，单位根的t检验统计量的值为：
• • •
• •
判断用不用常数项和趋势项一般做法是： 先画原序列的曲线图，根据图形可以看出是否应该包含截距项（常数项） 或者趋势项（这种方法是比较常用、有效和易行的）； 对于生成过程比较复杂的时间序列数据，比较难直观地判断其是否含有 时间趋势或常数项，而需要对常数项、时间趋势项及单位根项的系数进 行反复检验，以及它们之间较为复杂的联合检验，以确定具体被检验时 间序列的具体生成过程等，比较复杂。 所以，对于一般的序列，采用画图的方法就可以了。 至于你检验出现的这种情况则是正常现象，因为检验序列显著性水平的T 统计量在原假设下的渐进分布依赖于单位根检验的不同形式。
(完整版)ADF单位根检验_具体操作
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。
单位根检验的步骤
单位根检验的步骤
嘿，咱今儿就来唠唠单位根检验的那些事儿哈！
你说这单位根检验啊，就好像是给一个数字序列做一次全面的体检。
咱得一步一步来，可不能马虎哟！
第一步呢，就是先得把这个数字序列给瞧仔细咯，就像医生观察病
人的症状一样。
看看它到底有没有啥特别的地方，有没有啥可疑的迹象。
然后啊，咱就得选择合适的检验方法啦。
这就好比你去看病，得找
对科室，找对医生不是？不同的情况要用不同的检验方法，可不能乱
来呀！
接下来，就是计算啦！这可不能出错，一旦算错了，那结果可就不
靠谱啦。
就像盖房子，根基没打好，那房子能牢固吗？
再然后呢，看看计算出来的结果。
这结果就像是体检报告上的各项
指标，得仔细分析分析。
要是有啥不对劲的地方，咱就得赶紧想办法
解决呀。
你想想看，要是单位根检验没做好，那不就像医生误诊一样，会出
大乱子的哟！这可关系到很多重要的决策呢，可不能小瞧了它。
比如说在经济学里，要是对一些数据的单位根检验没做好，那得出的结论可能就全错啦，那经济决策不就乱套啦？这可不是开玩笑的事儿呀！
而且呀，这单位根检验就像解一道难题，得有耐心，得细心，还得有那么一点点的聪明劲儿。
你说这单位根检验是不是很重要呀？咱可不能随随便便就对付过去咯！得认真对待，就像对待自己最宝贝的东西一样。
总之呢，单位根检验的步骤可一个都不能少，每个步骤都得做好，这样才能得出准确可靠的结果呀！咱可不能在这上面犯糊涂，不然可就麻烦大啦！你说是不是这个理儿呢？。
r语言协整检验代码
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。
matlab adftest函数的用法
Matlab中的ADFTest函数用于执行单位根检验，通常用于时间序列分析。
这个函数的基本语法是：[h,pValue,stat,cValue,reg] = adftest(y，[lag]，[model]，[test]，[alpha])，其中：
* y：时间序列数据的向量。
最后一个元素是最近的观察结果。
表示缺失值的nan会被删除。
* lag：可以是非负整数的标量或者向量，默认为0。
* model：模型，默认为AR模型。
* test：检验方法，默认为t1检验。
* alpha：显著性水平，取值为0.001到0.999，默认为0.05。
这个函数的返回值包括：
* h：如果结果h=0，表示拒绝原假设，数据不平稳；如果结果h=1，表示不拒绝原假设，数据平稳。
* pValue：根据显著性水平alpha计算得出的p值。
* stat：ADF统计量。
* cValue：临界值。
* reg：回归结果结构体。
在使用ADFTest时，需要注意保证时间序列的均值和方差是不相关的。
如果不是这样，可以首先对时间序列进行差分操作（即去除季节性成分）来将其转换为其他形式。
ADF检验的结果分析
ADF检验的结果分析ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种常用的单位根检验方法，用于判断时间序列数据是否具有平稳性。
平稳性是许多时间序列模型的前提条件之一，因此ADF检验在金融、经济学等领域中得到广泛应用。
本文将介绍ADF检验的基本原理，并对其结果进行详细分析。
1. ADF检验的基本原理ADF检验是基于Dickey-Fuller单位根检验的扩展，用于检验时间序列数据是否存在单位根。
单位根表示时间序列数据存在非平稳性，即随着时间的推移，其均值和方差会发生变化。
ADF检验的目标是判断时间序列数据是否具有平稳性。
ADF检验的假设为：•原假设（H0）：时间序列数据具有单位根，即非平稳性。
•备择假设（H1）：时间序列数据不具有单位根，即平稳性。
ADF检验的统计量是检验统计量（Test Statistic），它与临界值进行比较以确定是否拒绝原假设。
根据ADF检验的具体类型，例如ADF-GLS、ADF-DF、ADF-PP等，选择合适的临界值进行比较。
2. ADF检验的结果分析ADF检验的结果通常包含以下几个关键部分：•检验统计量（Test Statistic）：ADF检验的统计量是一个负数，表示与原假设相反的方向。
绝对值较大的统计量表明更强的证据支持备择假设，即数据具有平稳性。
•临界值（Critical Values）：ADF检验的临界值是用于比较检验统计量的阈值。
如果检验统计量小于临界值，则可以拒绝原假设，认为数据具有平稳性。
•p值（p-value）：p值表示在原假设为真的情况下，观察到的检验统计量或更极端情况的概率。
如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设。
根据ADF检验的结果，可以得出以下几种结论：1.如果检验统计量小于临界值：在这种情况下，可以拒绝原假设，认为时间序列数据具有平稳性。
此时，可以进行进一步的时间序列分析，例如构建ARIMA模型等。
2.如果检验统计量大于临界值：在这种情况下，无法拒绝原假设，即无法肯定时间序列数据具有平稳性。
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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。