ADF时间序列数据平稳性检验实验指导
第五讲 时间序列的平稳性检验
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ARMA( p, q)
ARIMA( p, d , q) :
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单位根过程
• 随机序列 y t 称为单位根过程，如果，
1
1 1
平稳过程
非平稳过程、非单位根过程
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单位根检验
20世纪70年代,Dickey和Fuller提出了DF统计量,用于检验序列 是否包含单位根过程以及单整的阶数,称为DF检验。
第五节
时间序列的平稳性检验
1
平稳性的检验方法之一:时序图检验方法
• 根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时 序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而 且波动的范围有界、无明显趋势及无季节性特征
税收收入（亿元）
80.00%
60.00%
40.00%
20.00%
0.00%
第 1季 19 94 度 年 第 3季 19 95 度 年 第 1季 19 95 度 年 第 3季 19 96 度 年 第 1季 19 96 度 年 第 3季 19 97 度 年 第 1季 19 97 度 年 第 3季 19 98 度 年 第 1季 19 98 度 年 第 3季 19 99 度 年 第 1季 19 99 度 年 第 3季 20 00 度 年 第 1季 20 00 度 年 第 3季 20 01 度 年 第 1季 20 01 度 年 第 3季 度
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ADF检验
ADF检验中两个重要问题: (1)关于位移项和趋势项的判断:实际中并不知道被检验序列的 DGP 属于哪一种形式，怎样选择单位根检验式呢？先采用有趋势 和漂移项的。因为它对应的ADF统计量的检验功效最高。 (2)关于滞后阶数的判断:k尽量小，以保持更大的自由度; k充分 大以消除残差内的自相关。
stata中adf检验命令
stata中adf检验命令
在实证研究中，时间序列数据常常具有一定的自相关性和非平稳性，为了验证时间序列数据的平稳性，可以使用ADF检验。
ADF检验是一种常用的单位根检验方法，用于检验时间序列数据是否存在单位根，即数据是否具有非平稳性。
在Stata软件中，我们可以使用adf命令来进行ADF检验。
首先，我们需要加载数据集，并选择需要进行ADF检验的变量。
接着，我们可以使用以下命令进行ADF检验：
```stata
adf 变量名
```
其中，变量名为需要进行ADF检验的变量名称。
执行该命令后，Stata会输出ADF检验的结果，包括ADF统计量的值、P值以及是否拒绝原假设的判定结果。
如果P值小于显著性水平（通常取0.05），则可以拒绝原假设，认为时间序列数据是平稳的。
在进行ADF检验时，需要注意选择适当的滞后阶数。
滞后阶数的选择可以通过观察自相关图和偏自相关图来确定，也可以使用信息准则（如AIC、BIC）来选择最优的滞后阶数。
除了单变量的ADF检验外，我们还可以进行多变量的ADF检验，即向adf命令添加多个变量名，以检验这些变量之间是否存在共同
的单位根。
ADF检验是一种常用的单位根检验方法，可以帮助我们验证时间序列数据的平稳性，进而进行进一步的时间序列分析。
在Stata中使用adf命令可以快速方便地进行ADF检验，为我们的实证研究提供有力的支持。
希望本文对您理解和使用ADF检验有所帮助。
时间序列数据的平稳性检验
（对全部t）
▪ 方差 var( yt ) E( yt )2 2（对全部t）
▪ 协方差 k E[( yt )( ytk )]（对全部t）
▪ 其中 k 即滞后k旳协方差[或自(身)协方差]，yt 是
和 ytk ，也就是相隔k期旳两值之间旳协方差。
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▪ 三、伪回归现象 ▪ 将一种随机游走变量（即非平稳数据）对另一种
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▪ I (1)过程在金融、经济时间序列数据中是最普遍 旳，而I (0)则表达平稳时间序列。
▪ 从理论与应用旳角度，DF检验旳检验模型有如下
旳三个：
Yt (1 )Yt1 ut 即 Yt Yt1 ut
（5.7）
Yt 1 (1 )Yt1 ut 即 Yt 1 Yt1 ut
（5.8）
随机游走变量进行回归可能造成荒唐旳成果，老 式旳明显性检验将告知我们变量之间旳关系是不 存在旳。 ▪ 有时候时间序列旳高度有关仅仅是因为两者同步 随时间有向上或向下变动旳趋势，并没有真正旳 联络。这种情况就称为“伪回归”（Spurious Regression）。
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第二节 平稳性检验旳详细措施
一、单位根检验 ▪ （一）单位根检验旳基本原理 ▪ David Dickey和Wayne Fuller旳单位根检验
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▪ Johansen协整检验有两个检验统计量：
▪ ①迹检验统计量trace ：
g
▪ trace=-T ln(1-ˆi)，其中r为假设旳协整关系旳 i=r+1 个数，ˆi 为 旳第i个特征值旳估计值（下同）。 相应旳零假设是：H0：协整关系个数不不小于等
于r；被择Байду номын сангаас设：H1：协整关系个数不小于r。
yt yt-k+1yt-1+2yt-2+...k-1yt-(k-1)+ut （5.12）
时间序列的平稳性检验
时间序列的平稳性检验12社保张新新 2012210278 以1978年到2008年中国财政收入为例，检验其平稳性。
1978年---- 2008年中国财政收入一、ADF检验财政收入是否是平稳的。
模型3：取2阶滞后从Y(-1)的参数值看，其t统计量的值大于临界值（单尾），不能拒绝存在单位根的零假设。
同时，由于时间项T的t统计量也小于ADF分布表中的临界值（双尾），因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。
需进一步检验模型2。
模型2 ：模型1：从Y(-1)的参数值看，其t统计量的值大于临界值（单尾），不能拒绝存在单位根的零假设。
至此，可断定国家财政决算收入Y时间序列是非平稳的。
二、ADF检验Y是否是一阶单整模型3：从△Y(-1)的参数值看，其t统计量的值大于临界值（单尾），不能拒绝存在单位根的零假设。
同时，由于时间项项T的t统计量也小于AFD分布表中的临界值（双尾），因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。
需进一步检验模型2 。
模型2：从△Y(-1)的参数值看，其统计量的值大于临界值（单尾），不能拒绝存在单位根的零假设。
同时，由于常数项的t统计量也小于AFD分布表中的临界值（双尾），因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。
需进一步检验模型1。
模型1：从△Y(-1)的参数值看，其统计量的值大于临界值（单尾），不能拒绝存在单位根的零假设。
至此，可断定△Y时间序列是非平稳的。
三、ADF检验Y是否是二阶单整模型3：从△2Y(-1)的参数值看，其统计量的值小于临界值（单尾）(即使是在1%的置信区间)，拒绝存在单位根的零假设。
至此，可断定△2Y时间序列是平稳的，Y是I(2)过程,即是二阶单整。
结论：财政收入是二阶单整的时间序列。
时间序列平稳性检验
时间序列平稳性检验分析姓名xxx学院xx学院专业xxxx学号xxxxxxxxxx时间序列平稳性分析检验时间序列是一个计量经济学中的概念，时间序列分析中首先遇到的问题是关于时间序列数据的平稳性问题。
一、时间序列平稳性的定义假定某个时间序列是由某一随机过程(stochasticprocess)生成的，即假定时间序列{Xt}(t=1,2,•)•的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果满足下列条件：1)均值E(Xt)=u是与时间t无关的常数；2)方差Var(Xt)=o2是与时间t无关的常数；3)协方差Cov(Xt,Xt+k尸条是只与时期间隔k有关，与时间t无关的常数。
则称该随机时间序列是平稳的(stationary),而该随机过程是一平稳随机过程(stationary stochasticprocess)。
eg:一个最简单的随机时间序列是一具有零均值同方差的独立分布序列：Xt=Mt,Mt~N(0,o2)该序列常被称为是一个白噪声。
由于Xt具有相同的均值与方差，且协方差为零，由定义，一个白噪声序列是平稳的。
eg:另一个简单的随机时间列序被称为随机游走，该序列由如下随机过程生成：Xt=Xt-1+」t这里，出是一个白噪声。
容易知道该序列有相同的均值：E(Xt)=E(Xt-1)为了检验该序列是否具有相同的方差，可假设Xt的初值为X0,则易知X1=X0+」1X2=X1+」2=X0+J1+J2xt=X0+出+也++M由于X0为常数，%是一个白噪声，因此Var(Xt)=to2即Xt的方差与时间t有关而非常数，它是一非平稳序列二、时间序列平稳性检验的方法对时间序列进行平稳性检验中，实际上假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR(1)生成的。
但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，这样用OLS法进行估计均会表现出随机误差项出现自相关(autocorrelation),导致DF检验无效。
平稳性检验
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5
（5）PP检验
• 平稳性检验常用的方法还有PP检验，在图 1-9的对话框中“Test Type”中选择下拉菜 单Phillips-Perron，出现图1-12的对话框， 其他选项同ADF检验，图1-13是对sha序列 带趋势项和常数项的方程进行的pp检验， 从结果看出来，接受存在一个单位根的原 假设，于是同ADF检验，对其一阶差分序 列进行PP检验，结果见图1-14，可以看出， 和ADF检验结果相同，一阶差分序列已经 平稳。
1序列各项之间不存在相关即相应滞后阶数的自相关系数与0没有显著性差异序列为白噪声序列序列即纯随机序列进行的统计检验至少存在某个在图18中由每个q统计量的伴随概率可以看出都是拒绝原假设的说明至少存在某个k使得滞后k期的自相关系数显著非0也即拒绝序列是白噪声序列的原假设
时间序列数据平稳性检验
• （1）、通过时序图看时间序列的平稳性， 这个方法很直观，但比较粗糙；
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3
（3）、纯随机性判断
• 1、序列各项之间不存在相关，即相应滞后阶数的 自相关系数与0没有显著性差异，序列为白噪声序 列，序列即纯随机序列进行的统计检验
H 0 ： 1 = 2 = ...= m = 0 , m 1
•
• 至少存在某个在图1-8中，由每个Q统计量的伴随 概率可以看出，都是拒绝原假设的，说明至少存 在某个k，使得滞后k期的自相关系数显著非0， 也即拒绝序列是白噪声序列的原假设。
• 2、相关图显示的最大滞后阶数k，观测值多，k可取 T/10 或 T ；若样本量较小k一般取 T /4
• 3、相关图的左半部分是自相关和偏自相关分析图，垂立 的两道虚线表示2倍标准差。右半部分是滞后阶数、自相 关系数、偏自相关系数、Q统计量和相伴的概率。从自相 关和偏自相关分析图可以看出自相关系数趋向0的速度相 当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差范围 以内，并且呈现一种三角对称的形式，这是具有单调趋势 的时间序列典型的自相关图的形式。
ADF时间序列数据平稳性检验实验指导
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检验三、实验内容及要求：1、实验内容：用Eviews5.1来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容：〔1〕、通过时序图看时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙；〔2〕、通过计算序列的自相关和偏自相关系数，根据平稳时间序列的性质观察其平稳性；〔3〕、进行纯随机性检验；〔4〕、平稳性的ADF检验；〔5〕、平稳性的pp检验。
2、实验要求：〔1〕理解不平稳的含义和影响；〔2〕熟悉对序列平稳化处理的各种方法；〔2〕对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进行分析。
四、实验指导〔1〕、绘制时间序列图时序图可以大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的范围不大。
如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期，那它通常不是平稳序列，现以1964-1999年中国纱年产量序列〔单位：万吨〕来说明。
在EVIEWS中建立工作文件，在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”，在右边的“Date specification”中输入起始年1964，终止年1999，点击ok则建立了工作文件。
找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha，见图1-2。
图1-1 建立工作文件图1-2创建新序列SHA，如图1-2。
点击主菜单Quick/Graph就可作图，见图1-3，分别是折线图〔Line graph〕、条形图〔Bar graph〕、散点图〔Scatter〕等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。
时序预测中的时间序列平稳性检验方法详解(十)
时序预测是一种对未来时间序列数据进行预测的方法，它可以帮助我们了解未来的趋势和规律，对于经济、金融、医学等领域都具有重要的应用价值。
而在时序预测中，时间序列平稳性检验是非常关键的一步，它能够帮助我们确认时间序列数据是否符合预测模型的假设条件，从而选择合适的预测模型和方法。
一、时间序列平稳性的概念时间序列数据是指在一段时间内按照时间顺序排列的数据点的集合，例如股票价格、气温、销售额等。
而时间序列平稳性是指时间序列数据在不同时间段内具有相同的统计性质，即均值和方差不随时间发生显著的变化。
如果时间序列数据是平稳的，那么我们可以基于这个假设来进行时序预测，否则就需要对数据进行处理或者选择其他的预测方法。
二、时间序列平稳性检验的方法1. 直观图形法直观图形法是一种简单直观的平稳性检验方法，可以通过绘制时间序列数据的图形来观察数据的均值和方差是否随时间发生明显变化。
一般来说，如果数据在图形上呈现出随时间波动的趋势，那么就可以初步判断数据不是平稳的。
2. 统计量检验法统计量检验法是一种通过统计学方法来检验时间序列平稳性的方法，其中比较常用的有单位根检验和ADF检验。
单位根检验是通过检验时间序列数据是否具有单位根的方法来判断其平稳性，而ADF检验则是在单位根检验的基础上增加了滞后项和趋势项的考虑，从而提高了检验的准确性。
3. 谱分析法谱分析法是一种利用时间序列数据的频谱特性来判断其平稳性的方法，它通过对时间序列数据进行傅立叶变换，然后观察频谱图来判断数据是否是平稳的。
谱分析法在信号处理领域有着广泛的应用，但是在时序预测中相对较少使用。
三、时间序列平稳性检验方法的选择在实际应用中，我们需要根据具体的时间序列数据和预测任务来选择合适的平稳性检验方法。
如果数据量较小，可以先通过直观图形法来进行初步判断，然后再根据需要选择统计量检验法或者谱分析法来进行进一步的检验。
而如果数据量较大或者对检验的准确性要求较高，可以考虑使用多种方法进行综合判断。
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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检验
三、实验内容及要求：
1、实验内容：
用Eviews5.1来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容：
（1）、通过时序图看时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙；
（2）、通过计算序列的自相关和偏自相关系数，根据平稳时间序列的性质观察其平稳性；（3）、进行纯随机性检验；
（4）、平稳性的ADF检验；
（5）、平稳性的pp检验。
2、实验要求：
（1）理解不平稳的含义和影响；
（2）熟悉对序列平稳化处理的各种方法；
（2）对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进行分析。
四、实验指导
（1）、绘制时间序列图
时序图可以大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的范围不大。
如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期，那它通常不是平稳序列，现以1964-1999年中国纱年产量序列（单位：万吨）来说明。
在EVIEWS中建立工作文件，在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”，在右边的“Date specification”中输入起始年1964，终止年1999，点击ok则建立了工作文件。
找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha，见图1-2。
图1-1 建立工作文件
图1-2
创建新序列SHA，如图1-2。
点击主菜单Quick/Graph就可作图，见图1-3，分别是折线图（Line graph）、条形图（Bar graph）、散点图（Scatter）等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。
如果选择折线图，出现图1-4的对话框，在此对话框中键入要做图的序列，点击OK则出现折线图，横轴表示时间，纵轴表示纱产量，见图1-5，选择图1-5上工具栏options可以对折线图做相应修饰。
点击主菜单的Edit/Copy，然后粘贴到文档就变成了如图1-6的折线图。
图1-3
图1-4
图1-5
图1-6
从图1-6可以看出，纱产量呈现波动中上升的趋势，显然不平稳，所以不是一个平稳序列。
这一结论，还可以通过平稳性统计检验来进一步说明。
（2）、通过相关图做平稳性判断
为了进一步的判断序列SHA 的平稳性，需要绘制出该序列的自相关图。
双击序列名sha 出现序列观测值的电子表格工作文件，点击View/Correlogram ，出现图1-7的相关图设定对话框，上面选项要求选择对谁计算自相关系数：原始序列（Level ）、一阶差分（1st difference ）和二阶差分（2nd difference ），默认是对原始序列显示相关图。
下面指定相关图显示的最大滞后阶数k ，若观测值较多，k 可取[]T/10或；若样本量较小k 一般取[]T/4（T 表示时间序列观测值个数，[]表明不超过其的最大整数）。
若序列是季节数据，一般k 取季节周期的整数倍。
设定完毕点击OK 就出现图1-8的序列相关图和相应的统计量。
图1-7
图1-8
相关图的左半部分是自相关和偏自相关分析图，垂立的两道虚线表示2倍标准差。
右半部分是滞后阶数、自相关系数、偏自相关系数、Q 统计量和相伴的概率。
从自相关和偏自相关分析图可以看出自相关系数趋向0的速度相当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差范围以内，并且呈现一种三角对称的形式，这是具有单调趋势的时间序列典型的自相关图的形式，进一步表明序列是非平稳的。
（3）、纯随机性判断
一个时间序列是否有分析价值，要看序列观测值之间是否有一定的相关性，若序列各项之间不存在相关，即相应滞后阶数的自相关系数与0没有显著性差异，序列为白噪声序列，则图1-8中Q 统计量正是对序列是否是白噪声序列即纯随机序列进行的统计检验，该检验的原假设和备择假设分别为：
012m H ==...==0, m 1ρρρ∀≥：
1H ：至少存在某个k 0, m 1,k m ρ≠∀≥≤
在图1-8中，由每个Q 统计量的伴随概率可以看出，都是拒绝原假设的，说明至少存在某个k ，使得滞后k 期的自相关系数显著非0，也即拒绝序列是白噪声序列的原假设。
进行时间序列分析，我们希望序列是平稳的，且非随机的，若随机，前后观察值之间没有任何关系，没有信息可以提取。
所以我们在研究时间序列之前，首先要对其平稳性和随机性进行检验，目的是对平稳且非随机序列进行研究。
通过对1964-1999年中国纱年产量序列进行分析发现，纱产量是不平稳的，显示出波动中的上升趋势，进一步用自相关图-偏自相关图进行的平稳性检验发现自相关系数趋向0的速度相当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差范围以内，并且呈现一种三角对称的形式，这是具有单调趋势的时间序列典型的自相关图的形式，进一步表明序列是非平稳的。
序列的纯随机性检验进一步验证序列的不平稳性，因此要对此序列进行分析，要进行相应的平稳化处理。
（4）ADF检验
双击序列sha，点击view/unit root test，出现图1-9的对话框，我们先对序列本身进行单位根检验，在滞后阶数对话框选择SC准则自动选择阶数，分别采用带常数项，带常数项和趋势项以及什么都不带的方程进行ADF检验，图1-10显示的是带趋势项和常数项的方程进行ADF检验的结果，从图上可以看出，在显著性水平0.01下，接受存在一个单位根的原假设，于是对其一阶差分进行ADF检验，结果见图1-11。
图1-9
图1-10
图1-11 一阶差分序列的ADF检验结果
从图1-11可以看出，在显著性水平0.01下，一阶差分序列拒绝存在一个单位根的原假设，说明经过差分后的序列已经平稳，可以为以后的建模使用。
（5）PP检验
平稳性检验常用的方法还有PP检验，在图1-9的对话框中“Test Type”中选择下拉菜单Phillips-Perron，出现图1-12的对话框，其他选项同ADF检验，图1-13是对sha序列带趋势项和常数项的方程进行的pp检验，从结果看出来，接受存在一个单位根的原假设，于是同ADF检验，对其一阶差分序列进行PP检验，结果见图1-14，可以看出，和ADF检验结果相同，一阶差分序列已经平稳。
图1-12
图1-13
图1-14。