eviews讲解单位根检验文稿演示
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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
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残差单位根检验步骤
Eviews残差单位根检验步骤1. 概述Eviews是一种广泛用于计量经济学研究的数据分析软件，它提供了一系列的统计分析工具，其中包括残差单位根检验。
残差单位根检验是判断时间序列数据是否平稳的重要方法之一，本文将介绍在Eviews 软件中进行残差单位根检验的具体步骤。
2. 数据准备在进行残差单位根检验之前，首先需要利用Eviews进行时间序列模型的拟合，得到模型的残差序列。
在Eviews中，可以使用最小二乘法、一般最小二乘法等方法估计时间序列模型，得到残差序列。
以ARMA(p,q)模型为例，其残差序列可以通过以下步骤获取：(1) 打开Eviews软件，导入所需数据；(2) 选择“Quick/Estimate Equation”或“Proc/Estimate Equation”，在弹出的窗口中输入ARMA(p,q)模型的方程形式，点击“OK”进行模型估计；(3) 在估计结果页面，找到残差序列并将其保存。
3. 单位根检验Eviews提供了多种单位根检验的方法，如ADF检验、Phillips-Perron检验等。
下面将以ADF检验为例，介绍在Eviews中进行残差单位根检验的步骤。
(1) 打开Eviews软件，打开保存的残差序列数据；(2) 选择“View/Residual Diagnostics/Unit Root Test”；(3) 在弹出的窗口中选择ADF单位根检验，设置滞后阶数和趋势项，并点击“OK”进行检验；(4) 在ADF单位根检验结果页面，查看检验统计量的数值及其显著性水平，进行单位根检验的判断。
4. 检验结果解读进行残差单位根检验后，需要对检验结果进行解读。
在Eviews中，一般使用的显著性水平为0.05，若检验统计量的值小于相应的临界值，就可以拒绝原假设，即残差序列是平稳的。
相反，若检验统计量的值大于临界值，则不能拒绝原假设，残差序列是非平稳的。
在解读检验结果时，需要注意控制滞后阶数和趋势项的选择，以及检验结果的稳健性和有效性。
eviews单位根检验解读
中有一种模型旳检验成果拒绝了零假设，就可以为时间序列是平稳旳。
13
分析数据旳平稳性软 件 操 作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应旳Pool序列名
填写序列 名
选择检验 措施
填写秩序
右边 全部 栏目 软件
自动 填写 无需 更改
填写模式，先做 序列图再选择
14
例10.4中I?旳水平变量旳全部措施旳单位根检验成果:
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检验是经过三个模型来完毕，首先从具有截距和趋势项旳模型开始，
再检验只含截距项旳模型，最终检验两者都不含旳模型。而且以为，只有三个模
型旳检验成果都不能拒绝原假设时，我们才以为时间序列是非平稳旳，而只要其
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
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旳地位 二 序列单位根检验软件有关操作
三 不同检验成果后续分析思绪
四 协整检验
2
一 序列单位根检验在时间序列分析中旳地位
时间序列总体分析思绪
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
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
长久关系模型 分析终止
进一步考虑ECM（误差修正模型） 3
二 序列单位根检验软件有关操作
阐明 操作 成果
4
eviews讲解单位根检验
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
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。 12 第12页/共16页
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
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
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
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）
2
第2页/共16页
二 序列单位根检验软件相关操作
说明 操作 结果
3
第3页/共16页
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
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
单位根检验的EViews操作PPT课件
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.
7
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
8
输入变量名（本例：GDP）
9
选择ADF检验 / Level（水平序列）/ Trend and
后阶数可以根据序列自相关和偏自相关 图确定
18
• 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。
(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） 2nd difference（二阶差分序列）
2
（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。
单位根检验的 EViews操作
1
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
eviews讲解单位根检验解读
◎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
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
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 14
例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:
只有此处小于 0.05,说明除此 法外都认为非 平稳
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 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。
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。
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EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析课件.ppt
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
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。
精品
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
精品
协整检验 说 明
原：不存在协整
面板数据的协整检验方法可以分为两大类，一类是建立在Engle and Granger二 步法检验基础上的面板协整检验，具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验；另 一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。
1．Pedroni检验 2．Kao检验 3．Johansen面板协整检验
精品
协整检验操作
Pool序列的协整检验 ※在EViews中打开pool对象，选
择Views/ Cointegration Test…， 则显示协整检验的对话框。
图10.6 面板数据的协整检验的对精话品框
Pedroni检验：
原假设：无协 整关系
此栏目下P值 均小于0.05 存在协整关系
此栏目下P值均 两个小于0.05 存在协整关系 一个大于0.05， 不支持协整
精品
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
精品
方式二（方式是否正确，有待考证）
单位根检验的eviews操作
单位根检验的eviews操作单位根检验是时间序列分析中常用的方法，用于检测序列是否具有随机游走性。
本文将介绍如何在Eviews中进行单位根检验。
首先，打开Eviews软件，导入要进行单位根检验的时间序列数据。
接下来，依次选择“View”-“Coefficient Tests”-“Unit Root Test”。
在“Unit Root Test”窗口中，首先需要在右侧“Specification”栏选择要进行的单位根检验方法。
通常使用的有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验、PP（Phillips-Perron）检验、KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验等方法。
这里以ADF检验为例。
在“ADF Specification”选项卡中，可以输入滞后阶数和趋势项。
滞后阶数一般为0或1，趋势项可以是无、常数项或常数项和趋势项。
一般情况下，选择一次滞后和常数项即可。
接下来，点击“OK”按钮即可进行单位根检验。
分析结果将会显示在新打开的“Unit Root Test Results”窗口中。
其中，关注ADF统计量及其p值。
当ADF统计量的绝对值小于临界值，或者p值大于0.05时，说明序列存在单位根，即不平稳；否则可以拒绝存在单位根的假设，说明序列是平稳的。
另外，在“Unit Root Test Results”窗口中还可以看到检验时的样本量、滞后阶数、趋势项、估计方程等信息，方便用户进行进一步分析。
除了ADF检验以外，PP检验和KPSS检验的操作也与ADF检验类似，不再赘述。
总之，单位根检验是时间序列分析中常用的方法，在Eviews中进行单位根检验非常方便，只需要几步操作即可得到结果，为后续的进一步分析提供基础。
单位根检验操作PPT课件
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，再次表明序精选列是非平稳的.
7
方法3: 单位根检验
Quick Series Statistics
Unit Root Test
精选
8
输入变量名（本例：GDP）
精选
9
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
(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）
2nd difference（二阶精差选分序列）
2
（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。
精选
18
精选
3
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
精选
4
精选
5
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检验则选精选择第三种模型进行检验)。 6
• 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。
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。
eviews讲解单位根检验
说明 操作 结果
2021/3/26
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
请点 说明 请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果2
2021/3/26
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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
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
◎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)。
10
四 序列间协整检验 （方程的残差平稳检验）
2021/3/26
◎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）
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2021/3/26
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
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
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
◎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)。
10
四 序列间协整检验 （方程的残差平稳检验）
2021/3/26
◎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）
11
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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
序列平稳性检验（单位根检验）操作
6种方法可 供选择，点 方法说明
见请点：序列 单整检验（差 分平稳检验）
说明
原：不平稳（ KPSS 除外
◎双击序列※View/unit Roo
Test
滞后项无须 更改，系统 自动选择。
此处选择一般做序 列图进行决定
View※ Graphs ※确 定：是否有截距与趋 势项
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。
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讲解单位根检验文稿演示
优选eviews讲解单位根检验
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
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
时间序列
平稳性检验 原：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
若两次差分平稳则为二阶单整I(2)。
四 序列间协整检 （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）
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
◎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
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
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