单位根检验的EViews操作
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• 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。
• 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
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)
• 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。
• 滞后阶数的问题。最佳滞后阶数主要根 据AIC SC准则判定,当你选择好检验方 式,确定好常数项、趋势项选择后,在 lagged differences栏里可以从0开始尝试, 最大可以尝试到7。你一个个打开去观察, 看哪个滞后阶数使得结论最下方一栏中 的AIC 和SC值最小,那么该滞后阶数则 为最佳滞后阶数。
序列存在单位根,是非平稳序列。
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。
例 根据《中国统计年鉴2004》,得到我国1978—2003年的 GDP序列,检验其是否为平稳序列。
中国1978—2003年度GDP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
(A)DF检验 PP检验 (2)检验对象 Level(水平序列) 1st dLeabharlann Baidufference(一阶差分序列) 2nd difference(二阶差分序列)
(3)检验式中应包括的附加项 Intercept(漂移项) Trend and Intercept(趋势项和漂移项) None(无附加项)
(4)检验式中因变量的滞后差分项的个数。
• 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。
在原假设 H0:1或 H0:=0下,单位根的t检验统计量的值为:
ˆˆˆ
或ˆ ˆˆ
...0.786011
在1%、5%、10%三个显著性水平下,单位根检验的临界值分
别为- 4.4167、-3.6219、-3.2474,显然,上述 检验统计量值大于
相应DW临界值,从而接受 H 0 ,表明我国1978——2003年度GDP
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.
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