单位根检验的EViews操作

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单位根检验的EViews操作课件

感谢您的观看
如何进一步学习时间序列分析的相关知识
01
阅读时间序列分析相关的专业书籍和学术论文，深入理解时间序列分析的基本原理和方法。
02
学习EViews软件的使用方法，掌握各种时间序列分析工具和命
令。
参加时间序列分析相关的课程和培训，与专业人士交流学习，
03
提高自己的分析能力。
THANKS FOR WATCHING
设，认为数据不存在单位根。
03
根据单位根检验结果，可以进一步进行其他相关分析和建模。
04
单位根检验的EViews操作实例
单个时间序列数据的单位根检验
01
打开EViews软件，选择 “File”菜单中的“New”选项，创建一个新的工作文件。
02
在工作文件中，选择 “Quick”菜单中的“Empty Group”选项，创建一个空的工作组。
单位根检验的原理
单位根检验基于ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和PP（Phillips-Perron ）检验等统计方法，通过构建适当的回归模型并检验其残差是否具有单位根来确定时间序列数据是否平稳。
如果残差存在单位根，则说明时间序列数据是非平稳的，即存在一个单位根；如果残差不存在单位根，则说明时间序列数据是平稳的。
02
EViews软件介绍
EViews软件的特点
界面友好
01
EViews软件采用直观的图形界面，方便用户进行数据处理和统
计分析。
功能强大
02
EViews提供了丰富的数据处理、模型估计、统计分析和预测功
能，满足各种研究需求。
兼容性好
03
EViews支持多种数据格式和软件接口，方便与其他软件进行数

单位根检验的EViews操作

继续讨论:
对GDP的一阶差分进行检验
在10％的显著性水平下，单位根检验的临界值为 -3.2602，上述检验统计量值-3.62511小于相应DW临界值，从而拒绝H0，表明我国1978——2003年D(GDP)序列是平稳序列.
年度数据一般选择1或2年，月度数据一般选择6个月、12个月或者18个月，季度数据一般4或者8。
单位根检验的 EViews操作
利用EViews进行单位根检验
（ADF、DF检验的操作步骤基本相同）
在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框单位根检验对话框(由三部分构成) （1）检验类型（Test Type) (A)DF检验 PP检验（2）检验对象 Level（水平序列） 1st difference（一阶差分序列）
• 我们老师说样本较大时，选用bic ，较小时用aic • 先找出最小的AIC和SIC（不是绝对值），在此基础上看ADF检验是否通过，即判断是否是平稳序列。 • 我一般是根据ＶＡＲ模型的最优滞后阶数－１作为协整的最优滞后阶数
• 根据赤池信息准则或舒瓦茨信息准则 • adf检验是在残差存在自相关时用的，滞后阶数可以根据序列自相关和偏自相关图确定
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 H 0 : 1或 H 0 : =0 下，单位根的t检验统计量的值为：

eviews讲解单位根检验

单位根检验
第一节单序列单位根检验第二节面板数据单位根检验
可编辑ppt
1
第一节单序列单位根检验
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位二序列单位根检验软件相关操作
三不同检验结果后续分析思路
四协整检验
可编辑ppt
2
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位
时间序列总体分析思路
可编辑ppt
6
势项
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
若两次差分平稳则为二阶单整I(2)。
可编辑ppt
10
四序列间协整检验（方程的残差平稳检验）
◎同阶单整序列（同阶非平稳序列）构建回归方程，获得残差
◎检验残差项的平稳性，若平稳，则称非
平稳序列间存在协整关系（长期稳定
关系）
可编辑pt
11
第二节面板数据的平稳性（单位根检验）
请点说明请点软件操作结果点检验结果1 结果2
中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。
可编辑ppt
13
分析数据的平稳性软件操作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应的Pool序列名
填写序列名
选择检验方法
填写秩序
右边所有栏目软件
自动填写无需更改
填写模式，先做序列图再选择

eviews讲解单位根检验

单位根检验
第一节单序列单位根检验第二节面板数据单位根检验
1
本文档后面有精心整理的常用PPT编辑图标，以提高工作效率
第一节单序列单位根检验
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位二序列单位根检验软件相关操作
三不同检验结果后续分析思路
四协整检验
3
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：小于临界值则接受H1 临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
势项
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
只有此处小于 0.05,说明除此法外都认为非
平稳
各种方法的结果(除Breitung检验外)都接受原假设， I
存在单位根，是非平稳的。
16
例10.4中I的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可
以得出结论： I是I(1)的。
17
序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。

eviews讲解单位根检验文稿演示

若是平稳序列
非平稳序列
单序列多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析差分平稳I（d）不平稳
单序列多序列（同阶）无规律分析终止
ARIMA
协整检验原：不协整
协整不协整
长期关系模型分析终止
进一步考虑ECM（误差修正模型）
二序列单位根检验软件相关操作
说明操作结果
序列平稳性检验（单位根检验）说明
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
单序列多序列（同阶）无规律分析终止
ARIMA
协整检验原：不协整
协整不协整
长期关系模型分析终止
进一步考虑ECM（误差修正模型）
序列差分检验（单整平稳检验）
◎Test for unit root in中确定序列在水平值、一阶差
分、二阶差分下进行单位根检验。
◎若一次差分平稳则为一阶单整I(1)；
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则
做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
三不同检验结果后续分析思路
分析思路差分平稳
不同检验结果后续分析思路
时间序列总体分析思路
时间序列
平稳性检验原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
单序列多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析差分平稳I（d）不平稳

使用Eviews进行面板数据操作(有详图，包括Hausman检验，单位根检验)

GLS权重，通过加权可以克服异方差
每个个体有共
同的参数 bi
bi 随个体不
同而发生
变
变化
参
数
bi 随个体不同而发生
模型
变化
下面为个体固定效应的结果。点击view——representation可以显示具体的回归方程式。
2. 面板数据的检验
① Hausman检验（要在随机效应结果窗口中进行）对数据进行随机效应模型估计，在估计结果窗口点击view——Fixed/Random Effects testing——Correlated Random Effect-Hausman Test（6.0以上的版本才可以）
⑤ 在打开的数据组中点击view——graph——scatter——simple scatter, 便可得到不同时间的散点图。
⑥ 同理，按ctrl键，分别选择ip_i, ip_ah,I p_bj, ip_hb…便可得到不同个体的散点图。
由于是用同一组数据画出的图形，所以虽然采用的是不同的方法，但是绘出的两个图形一样。
在估计结果中点击proc——Make Model可以出现估计结果的联立方程形式，进一步点击Solve键可以在弹出的对话框中进行动态和静态预测。
在估计结果或原始的面包数据窗口中点击view——unit root test
这里默认为 Schwarz检验，因为在小样本情况下Schwarz 检验效果最好。
注意：只有在随机效应估计窗口中才能进行Hausman检验，只有在固定效应估计窗口中才能进行似然比检验
Hausman检验的原假设是个体效应与回归变量无关，应建立随机效应模型，因此当Hausman值较大，其对应的P值远小于0.05时，拒绝

单位根检验的EViews操作

序列存在单位根，是非平稳序列。
继续讨论:
对GDP的一阶差验的临界值为 -3.2602，上述检验统计量值-3.62511小于相应DW临界值，从而拒绝H0，表明我国1978——2003年D(GDP)序列是平稳序列.
ˆ ˆ 或 . . . 0 . 7 8 6 0 1 1 ˆ ˆ ˆ ˆ
别为- 4.4167、-3.6219、-3.2474，显然，上述
相应DW临界值，从而接受 H
0
在1％、5％、10％三个显著性水平下，单位根检验的临界值分
检验统计量值大于
，表明我国1978——2003年度GDP
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.
单位根检验的 EViews操作
利用EViews进行单位根检验
（ADF、DF检验的操作步骤基本相同）
在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框单位根检验对话框(由三部分构成) （1）检验类型（Test Type) (A)DF检验 PP检验（2）检验对象 Level（水平序列） 1st difference（一阶差分序列）
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名（本例：GDP）

eviews讲解单位根检验.

不平稳
多序列（同阶）无规律分析终止
协整检验原：不协整
不协整
长期关系模型
分析终止
9
进一步考虑ECM（误差修正模型）
序列差分检验（单整平稳检验）
◎Test for unit root in中确定序列在水平值、一阶差
分、二阶差分下进行单位根检验。
◎若一次差分平稳则为一阶单整I(1)；
若两次差分平稳则为二阶单整I(2)。
备注
：只要软件提供了P值就直接按P规则
做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
7
三不同检验结果后续分析思路
分析思路差分平稳
8
不同检验结果后续分析思路
时间序列总体分析思路
时间序列
平稳性检验原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
考虑差分平稳
单序列
ARMA
多序列
多元回归分析差分平稳I（d）单序列 ARIMA 协整
各种方法的结果(除Breitung检验外)都接受原假设， I? 存在单位根，是非平稳的。
15
例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可以得出结论： I?是I(1)的。
16
◎检验的目的：
（1）非平稳序列在各个时点上随机规律不同，因此，难以用已知信息掌握序列总体的随机性（2）用序列做回归分析可防止伪回归
◎检验方法：
方法有①ADF② DFGLS ③ PP与 ④ KPSS ⑤ ERS⑥ NP 前三种有有关常数与趋势项假设，应用不方便，建议少用后三种是软件是去除原序列趋势后进行检验，应用方便 ◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根）

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)

方式二（方式是否正确，有待考证）
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Balanced Panel
Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
.
10
思路一：变量之间是非同阶单整：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
.
若拒绝H1 ，则模型为变参数模型（模型一）。构建统计量：请点F统计量
.
26
假设检验的 F 统计量的计算方法
构建变参数模型得残差平方和S1 并考虑其自由度请点
构建变截距模型得残差平方和S2并考虑其自由度请点
构建不变参数模型得残差平方和S3并考虑其自由度请点
计算 F2 统计量
F 2 ( S 3 S 1 S ( 1 N ) / N [ N T ( 1 k ( ) k 1 ) ( 1 ) ) ~ ] F [N ( 1 )k ( 1 )N , ( T k 1 )]
第十章 Panel Data模型
第一步录入数据
第二步分析数据的平稳性（单位根检验）
第三步平稳性检验后分析路径选择
第四步协整检验`
第五步回归模型
.
1
第一步录入数据
一请点实例数据二请点录入数据软件操作

Eviews 操作步骤

Eviews 操作步骤：一、数据下载（百度国泰安）1、关于指数下载步骤:数据中心→单表查询→股票市场→指数信息2、字段选择指数代码如下：000001 上证指数000002 上证A股指数000003 上证B股指数399001 深成指数399106 深圳综合指数3991007 深圳综合A指数3、时间选择：2010．1.1~2017.9.204、条件筛选：指数代码→选条件→条件值→添加5、预览数据6、下载数据下载格式：.xsl下载详情→下载二、货币量下载1、数据中心→单表查询→经济研究系列→宏观经济→金融业2、字段：M0、M1、M23、时间：2010.1.1-2017.9.204、下载详情→下载5、居民消费指数和国内贷款总量的下载步骤：经济研究系列→宏观经济→固定资产投资三、EVIEWS数据导入File→Open→Foreign data as workfile→rename→File→Save as四、单位根检验Quick→Series Statistics→Unit root test→Seires name(输入如m等)→ok→选择level（1st different、2st different）分别检验，看显著性水平和p值五、VAR 模型Quick→Estimate VAR→Endogenous→输入shz、M0、M1、M2、LOAN→lag Internval →填两个数12或14等（确认找AIC最小的数）→确立六、脉冲影应函数在上面输出结果工具栏：Impulse（或view→impulse response）→display format（选如：mutiple sraphs）→选择冲击变量如：M0→在response中选入shz→ok七、方差分解：在六的结果中→View→variance→decomposition of：shz、m0、m1、m2、loan→ok八、协整检验：1、五、六、七中任选一结果→VIEW→cointegratiom→display format（选table）→decomposition of:shz、m0、m1、m2、loan→ok2、两个变量（两步法）：Quick→Estimation Equation→Equationg specification shz、m0等→ok3、Pro→make residual series（保存残差）→name for residual series（命名）→ok→view→unit root test→ok九、格兰杰因果检验：Quick→group statistics→granger causality test→series list（输变量，可以多个变量）十、保存输出结果→freez（然后编辑）→保存。

eviews讲解单位根检验课件

学习交流PPT
6
势项
单位根检除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可
以得出结论： I?是I(1)的。学习交流PPT
16
单序列 ARMA
多序列
考虑差分平稳
多元回归分析差分平稳I（d）不平稳
单序列多序列（同阶）无规律分析终止
ARIMA
协整检验原：不协整
协整不协整
长期关系模型分析终止
进一学步习交考流PP虑T ECM（误差修正模型）
3
二序列单位根检验软件相关操作
说明操作结果
学习交流PPT
4
序列平稳性检验（单位根检验）说明
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：小于临界值则接受H1 临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。
备注：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，
再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模
型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其

用eviews检验时间系列是否存在单位根

我国1978-2003年GDP数据平稳性分析实验报告
开机进入eviews系统，建立时间序列，导入以下数据：
x(年度）y（GDP）x(年度）y（GDP）
1978 1991
1979 1992
1980 1993
1981 1994
1982 1995
1983 1996
1984 7171 1997
1985 1998
1986 1999
1987 2000
1988 2001
1989 2002
1990 2003
绘制y的时序图可初步判断该序列是不平稳的。

如图所示：
120000
100000
80000
60000
40000
20000
78808284868890929496980002
Y
接着进行单位根检验：
输入y，弹出如下窗口：
选择ADF检验，level（水平序列），trend and intercept，滞后期数设为2.得到：
可知，在原假设下，单位根的t检验统计量的值为，比在1％，5％，10％这三个显著性水平下的单位根检验的临界值都要大，故接受原假设，可知该时间序列存在单位根，为非平稳序列。

继续对该序列的一阶差分进行检验。

得到
单位根的t检验统计量的值为，比在10％显著性水平下的单位根检验的临界值要小，即拒绝原假设，表明该序列的一阶差分为平稳序列。

SVAR操作步骤Eviews

20
③ 对VEC模型常数和趋势的说明在Cointegration栏（下图）。必须从5个趋势假设说明中选择一个，也必须在编辑框中填入协整关系的个数，应该是一个小于VEC模型中内生变量个数的正数。
21
如果想强加约束于协整关系或(和)调整参数，用Restrictions 栏。注意：如果没在VAR Specification栏中单击 Impose Restrictions项，这一栏将是灰色的。
※ 可识别条件一般假设结构信息 uˆ t 有单位方差，因此通常对矩阵B的约束为对角阵（约束个数为 k 2 k ）或者单位矩阵（约束个数为 k 2 ），以致获得冲击的标准偏差.
※ A矩阵主对角元素一般设为1（约束个数为 k ）
※ 在矩阵B为单位阵情况下，对A矩阵的约束相当于对C0 矩阵施加约束，即对变量间同期相关关系的约束，如有三个内生变量税收（1），政府支出（2），产出（3），根据经济理论当期产出不会影响当期政府支出，即矩阵 C0 中 C23 0 ，在约束时当B为单位阵时，直接写成 a23 0
应重构VAR 6
记住VAR模型检验所得的滞后阶数记住 VAR模型检验所得的外生变量如果你幸运的话最初设置正确，你真历害，不用再建模型了如果不幸运，请利用所得信息
◎重新构建VAR ◎重新检验VAR 不断重复直至你的模型通过三项检验（稳定性，滞后阶数正确，外生变量与内生变量明晰）
7
在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不做，建议做）. 当已构建了VAR以后就可以构建SVAR模型具体
1
第一步：请点建立初始VAR 第二步：请点初始VAR模型检验第三步：请点确定最终的VAR 第四步：请点在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不
做，建议做）. 第五步：请点以第三步VAR或是第四步SVAR的为基础做

eviews讲解单位根检验

进一步考虑ECM（误差修正模型） 3
二序列单位根检验软件相关操作
说明操作结果
4
序列平稳性检验（单位根检验）说明
◎检验的目的：
（1）非平稳序列在各个时点上随机规律不同，因此，难以用已知信息掌握序列总体的随机性（2）用序列做回归分析可防止伪回归
◎检验方法：
方法有①ADF② DFGLS ③ PP与 ④ KPSS ⑤ ERS⑥ NP 前三种有有关常数与趋势项假设，应用不方便，建议少用后三种是软件是去除原序列趋势后进行检验，应用方便
只有此处小于 0.05,说明除此法外都认为非
平稳
各种方法的结果(除Breitung检验外)都接受原假设， I?
存在单位根，是非平稳的。
15
例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可
以得出结论： I?是I(1)的。
16
THANK YOU!
12
分析数据的平稳性（单位根检验）说明注：所有序列者要检验
原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中原：稳定）
目的：防止虚假回归或伪回归
方法：
相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri
不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5
模式：
三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无（对面板序列绘制时
中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。
13
分析数据的平稳性软件操作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应的Pool序列名
填写序列名

用eviews查验时刻系列是不是存在单位根

我国1978-2003年GDP 数据平稳性分析实验报告
开机进入eviews 系统，成立时刻序列，导入以下数据：
x(年度） y （GDP ） x(年度） y （GDP ） 1978
1991 1979 1992 1980 1993 1981 1994 1982 1995 1983 1996 1984 7171
1997 1985 1998 1986 1999 1987 2000 1988 2001 1989 2002 1990
2003
绘制y 的时序图可初步判定该序列是不平稳的。

如下图：
20000
40000600008000010000012000078808284868890929496980002
Y
接着进行单位根查验：
输入y，弹出如下窗口：
选择ADF查验，level（水平序列），trend and intercept，滞后期数设为2.取得：
可知，在原假设下，单位根的t查验统计量的值为，比在1％，5％，10％这三个显著性水平下的单位根查验的临界值都要大，故同意原假设，可知该时刻序列存在单位根，为非平稳序列。

继续对该序列的一阶差分进行查验。

取得
单位根的t查验统计量的值为，比在10％显著性水平下的单位根查验的临界值要小，即拒绝原假设，说明该序列的一阶差分为平稳序列。

eviews讲解单位根检验

请点说明请点软件操作结果点检验结果1 结果2
2021/3/26
12
分析数据的ห้องสมุดไป่ตู้稳性（单位根检验）说明注：所有序列者要检验
原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中原：稳定）
目的：防止虚假回归或伪回归
方法：
相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri
不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则
做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
2021/3/26
7
三不同检验结果后续分析思路
分析思路差分平稳
2021/3/26
8
不同检验结果后续分析思路
时间序列总体分析思路
时间序列
平稳性检验原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
单序列多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析差分平稳I（d）不平稳
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：小于临界值则接受H1 临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
6
势项
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值