单位根检验操作讲解
单位根检验
单位根检验单位根检验是一种用于检验指数时间序列是否稳定的方法。
在经济学中，许多变量都是随时间变化的，如股票价格、货币汇率、通货膨胀率等，而这些变量都可以被视为时间序列。
但是，这些时间序列是否稳定是一个重要的问题。
因为如果一个时间序列是不稳定的，那么它的预测结果就是不可靠的。
什么是单位根?单位根是指一个数学方程中的根等于1的根。
在统计学中，我们通常使用单位根来检验时间序列的稳定性。
如果时间序列有一个单位根，那么它就是不稳定的。
因此，我们需要通过时间序列的单位根检验来确定它是否是稳定的。
单位根检验是基于一个叫做“随机游走”的经济学理论的基础上的。
随机游走是指一个随机变量在未来的状态完全是随机的。
如果一个时间序列是随机游走的，那么它就是不稳定的。
因此，我们需要通过检验这个序列是否是随机游走来确定它是否是稳定的。
单位根检验的主要步骤如下：第一步：确定时间序列的类型。
我们需要确定这个时间序列的具体类型，是属于随机游走类型还是平稳类型，或者是介于两者之间的。
第二步：选择一种统计方法进行检验。
单位根检验有许多种不同的方法，每种方法都基于不同的假设。
第三步：计算检验统计量。
根据所选的统计方法，我们需要计算出检验统计量的值，然后与临界值进行比较。
第四步：做出结论。
如果检验统计量的值小于临界值，那么我们可以拒绝原假设，说明时间序列是稳定的；如果检验统计量的值大于临界值，那么我们接受原假设，说明时间序列是不稳定的。
常用的单位根检验方法包括ADF检验、PP检验，以及KPSS检验。
ADF检验ADF检验全称为“Augmented Dickey-Fuller test”。
这种检验方法用于检查一个时间序列是否具有单位根，并且可以给出序列是否是平稳序列的信息。
ADF检验的步骤如下：第一步：设定模型。
ADF模型可以通过以下方式表示：$\Delta Y_t=a+bY_{t-1}+\sum_{i=1}^{k-1}\delta\Delta Y_{t-i}+u_t $其中，$\Delta$表示差分运算符，$Y_t$表示时间序列，$k$表示差分的阶数，$u_t$是一个随机变量。
单位根检验的EViews操作课件
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
单位根检验的基本步骤
单位根检验的基本步骤一、单位根检验是啥呢？单位根检验就像是给一组数据做个小检查，看看这组数据是不是平稳的。
这在经济学、统计学里可老重要啦。
你想啊，如果数据不平稳，就像盖房子的地基不稳，那后面基于这些数据做的分析啥的，可能就会出问题。
二、单位根检验的基本步骤1. 选择合适的检验方法常见的有ADF检验（Augmented Dickey - Fuller Test）。
这就好比你要去一个地方，有好几条路可以走，ADF检验就是其中一条比较常用的路。
还有PP检验（Phillips - Perron Test）等其他方法。
选择的时候要根据数据的特点来，要是数据有趋势，那得选能对付这种有趋势数据的检验方法；要是数据有季节性，那也得考虑这个因素。
2. 确定检验的模型形式有三种模型形式呢。
第一种是不带常数项和趋势项的模型，这种适合那种数据看起来就比较简单，没有什么明显的常数特征或者趋势特征的情况。
就像是一个很单纯的数列，没有什么额外的“装饰”。
第二种是带常数项，不带趋势项的模型。
这就好比数列有个基本的“起点”，有个常数在那儿撑着，但没有上升或者下降的趋势。
第三种是带常数项和趋势项的模型。
如果数据看起来像是有个固定的起点，然后还朝着某个方向有趋势地变化，就像股票价格有时候会有上涨或者下跌的趋势，还有个基本的价格底线，那这种模型就比较合适。
3. 设定检验的显著性水平这个显著性水平啊，就像是一个门槛。
一般我们常用的有0.05或者0.01。
这是什么意思呢？就是说如果我们得到的检验统计量比这个门槛对应的临界值更极端，那我们就可以拒绝原假设。
比如说，显著性水平是0.05，就好像是在说，这件事情只有5%的可能性是巧合，要是超过这个巧合的范围，那我们就认为有问题啦。
4. 计算检验统计量根据我们选择的检验方法和模型形式，把数据代入相应的公式里，就像做数学题一样，算出那个检验统计量。
这个过程可不能马虎，要是数据代错了，那结果肯定就不对啦。
什么是单位根检验如何进行单位根检验
什么是单位根检验如何进行单位根检验单位根检验是时间序列分析中常用的一种方法，用于判断一个序列是否具有单位根。
本文将介绍单位根检验的概念及其常见方法，并详细说明如何进行单位根检验。
一、单位根检验的概念单位根检验是用来判断一个时间序列数据是否具有单位根的方法。
单位根是指时间序列中的随机游走部分，即序列具有无界的随机性。
如果一个序列是单位根序列，那么它的均值和方差都会随着时间的推移而改变，无法稳定在一个特定的水平上。
单位根检验是为了验证时间序列是否平稳而进行的，平稳序列的均值和方差在时间推移的过程中是固定的，与时间无关。
二、如何进行单位根检验常见的单位根检验方法包括ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）和KPSS检验（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin Test）。
ADF检验是一种常用的单位根检验方法，它的原假设是序列具有单位根，即非平稳；备择假设是序列是平稳的。
ADF检验会利用时间序列的滞后项来估计单位根系数，进而进行假设检验。
KPSS检验则是另一种常用的单位根检验方法，它的原假设是序列是平稳的；备择假设是序列具有单位根，即非平稳。
KPSS检验会计算序列的累积和，通过比较它与滞后项的关系来判断序列是否具有单位根。
在进行单位根检验时，一般需要确定检验的滞后阶数和选择合适的检验统计量。
通常会根据样本的性质和经验来选择合适的参数。
三、进行单位根检验的步骤下面将以ADF检验为例，介绍进行单位根检验的具体步骤。
1. 收集时间序列数据，确保数据已经按照时间顺序排列。
2. 导入统计软件，比如R或Python等，加载相关的统计函数库。
3. 指定滞后阶数。
根据样本的特点和经验选择合适的滞后阶数，一般建议初始滞后阶数为1或者自动选择。
4. 进行ADF检验，并取得检验统计量的值。
统计软件会输出检验统计量的值，一般为负数，可以与相应的临界值进行比较。
5. 进行假设检验。
adf单位根检验法
adf单位根检验法
ADF (Augmented Dickey-Fuller) 单位根检验法是一种常用的时间序列分析方法，用于检验时间序列数据是否具有单位根（非平稳性）。
单位根表示数据具有随机漂移或趋势，而非平稳性的数据在进行统计分析时可能会导致误导性的结果。
ADF 单位根检验法基于 Dickey-Fuller 测试统计量，该测试统计量的原假设为时间序列存在单位根。
如果原假设不能被拒绝，则说明时间序列是非平稳的；反之，如果原假设被拒绝，则说明时间序列是平稳的。
ADF 单位根检验法的步骤如下：
1. 建立原假设（H0）：时间序列具有单位根，即非平稳。
2. 构建回归模型：将时间序列作为因变量，加入滞后项和可能的趋势项作为自变量。
3. 估计回归模型：利用最小二乘法估计回归模型的参数。
4. 计算测试统计量：根据估计的回归模型，计算 ADF 测试统计量。
5. 判断显著性：与临界值比较 ADF 测试统计量，若大于临界值，则拒绝原假设，认为时间序列是平稳的；否则，接受原假设，认为时间序列是非平稳的。
通过ADF 单位根检验法可以判断时间序列数据是否平稳，进而决定是否需要进行差分或其他预处理方法来使数据平稳化。
在经济学、金融学等领域，ADF 单位根检验法被广泛应用于时间序列数据的建模
和分析中。
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？。
单位根检验操作讲解ppt课件
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
在原假设 H0:1或 H0:=0下，单位根的t检验统计量的值为：
ˆ或ˆ ...0.786011
ˆˆ ˆˆ
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
利用EViews进行单位根检验 烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的健康皮肤进行自体移植，但对于大面积烧伤病人来讲，健康皮肤很有限，请同学们想一想如何来治疗该病人 （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
序列存在单位根，是非平稳序列。
继续讨论: 烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的健康皮肤进行自体移植，但对于大面积烧伤病人来讲，健康皮肤很有限，请同学们想一想如何来治疗该病人
对GDP的一阶差分进行检验
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
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)。
第4章单位根检验（讲稿）（★）
第4章单位根检验（讲稿）（★）第一篇：第4章单位根检验(讲稿)第4章单位根检验4.1 DF分布由于虚假回归问题的存在，在回归模型中应避免直接使用非平稳变量。
因此检验变量的平稳性是一个必须解决的问题。
在第二章中介绍用相关图判断时间序列的平稳性。
这一章则给出严格的统计检验方法，即单位根检验。
1）检验模型在介绍检验方法之前，先讨论所用统计量的分布。
给出三个简单的自回归数据生成过程（d.g.p.），yt = β yt-1 + ut ，(4.1) yt = μ + β yt-1 + ut ，(4.2)yt = μ + α t + β yt-1 + ut ,(4.3)y0 = 0, ut ~ IID(0, σ)其中μ称作位移项（漂移项），α t称为趋势项。
显然，对于以上三个模型：当|β| < 1时，yt 是平稳的，当|β| = 1时，yt 是非平稳的。
2）检验统计量分布以模型(4.1)为例，（1）若β= 0，统计量，2ˆ-0βˆ)t(β=t~(T-1)(4.4)ˆs(β)的极限分布为标准正态分布。
（2）若|β| < 1，统计量，ˆ-ββˆ)=t(βˆ)(4.5)s(β渐进服从标准正态分布。
根据中心极限定理，当T →∞时，ˆ-β)→ N(0, σ 2(1-β 2))(4.6)T(βTˆ)t(β（3）那么在|β| = 1条件下，统计量服从什么分布呢？当|β| = 1时，变量非平稳，上述极限分布发生退化（方差为零）。
①DF统计量检验单位根的一个统计量是DF统计量。
DF统计量的表达式与通常意义的t统计量完全相同。
ˆ-1ˆ-1ββˆ)=DF=t(β=Tˆs(β)s(y2)-1/2u∑t-1t=1 2=(∑yt-1)t=1T21/2∑uytt=1Tt=1Tt-12suT y∑t-1∑utyt-1= 当T →∞时，DF =ˆ-1βˆ)s(βsu(∑yt-12)1/2t=1t=1T(4.16)⇒(1/2)(W(1)2-1)(W(i)di)0⎰121/2(4.17)同理，对于模型(4.2)和(4.3)的DF统计量的极限分布也是Wiener过程的函数。
ADF单位根检验 具体操作
ADF单位根检验具体操作
adf单位根检验-具体操作
ADF测试：
单位根检验，把数据输入eviews之后，点击左上角的view--unitroottest,（但
看起来好多了，
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。
通常，ADF检查分为三个步骤：
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在一阶差分后测试原始时间序列，即第二项选择第一个差分，第三项选择截距。
如果仍然无法通过测试，则需要进行二次差分转换；3.二次差序列检验，即第二项选择第二差，第四项选择趋势和接受，一般来说，该时间序列是稳定的！
看结果：
1%、5%和10%表示显著性水平。
如果ADF测试值（t值）大于某个显著性水平值（通常为5%），则无法通过测试，即存在单位根（不稳定）。
此时，可以通过一阶差来检查单位根是否稳定。
P值是指接受原始假设的概率。
在报告上的写法：h0：r=0h1:r=1
如果ADF测试值>临界值，则接受H0。
该序列有单位根且不平缓。
相反地
（注：h0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
结果中的下标已确定。
（或直接选择设置）
的那个红色项进行格
操作：线条与符号。
stata时间序列格兰杰单位根检验操作流程
stata时间序列格兰杰单位根检验操作流程格兰杰（Granger）单位根检验是一种常用的时间序列分析方法，用于判断一个变量是否是平稳的。
在Stata中，我们可以使用"dfuller"命令来进行格兰杰单位根检验。
以下是Stata中进行格兰杰单位根检验的操作流程：步骤1：准备数据首先，我们需要准备要进行单位根检验的时间序列数据。
在Stata中，可以将数据导入为一个数据集，确保数据按照时间顺序排列。
步骤2：加载数据使用"use"命令加载准备好的数据集。
步骤3：执行格兰杰单位根检验在Stata的命令窗口中输入以下命令执行格兰杰单位根检验：```dfuller 变量名```其中，"变量名"是要进行单位根检验的变量名称。
执行该命令后，Stata将输出单位根检验的结果。
步骤4：解读结果单位根检验的结果通常包括统计值和p值。
统计值（Test statistic）用于判断变量是否是平稳的，p值（MacKinnon's approximate p-value）用于判断假设是否成立。
- 如果统计值小于临界值，且p值小于0.05（通常所用的显著性水平），则可以拒绝原假设，即变量是平稳的。
在这种情况下，可以进行进一步的时间序列分析。
- 如果统计值大于临界值，或者p值大于0.05，则不能拒绝原假设，即变量存在单位根，是非平稳的。
在这种情况下，需要对数据进行差分处理或采取其他方法来使其平稳。
注意事项：- 在进行格兰杰单位根检验时，需要考虑是否存在时间滞后项。
如果发现存在滞后项，则需要将滞后项加入检验模型中，以保证结果的准确性。
- 格兰杰单位根检验是一种经典方法，但并不适用于所有的时间序列数据。
在进行单位根检验前，建议对数据进行初步的探索性分析，确保其适用性。
综上所述，以上是在Stata中执行格兰杰单位根检验的操作流程。
通过这一流程，我们可以判断时间序列数据是否是平稳的，从而为后续的时间序列分析提供基础。
单位根检验操作讲解
? 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。
? 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。
相应DW临界值，从而接受 H 0 ，表明我国1978——2003年度GDP
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 .
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.
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
单位根检验详解
第2节 单位根检验由于虚假回归问题的存在，因此检验变量的平稳性是一个必须解决的问题。
在第十二章中介绍用相关图判断时间序列的平稳性。
这一章则给出序列平稳性的严格的统计检验方法，即单位根检验。
单位根检验有很多方法，这里主要介绍DF 和ADF 检验。
序列均值为0则无C ，序列无时间趋势则无trend在介绍单位根检验之前，先认识四种典型的非平稳随机过程。
1、四种典型的非平稳随机过程 （1）随机游走过程。
y t = y t -1 + u t , y 0 = 0, u t ~ IID(0, σ 2) 其均值为零，方差无限大（?），但不含有确定性时间趋势。
（见图1a ）。
-10-551020406080100120140160180200y=y(-1)+u12001400160018002000220050100150200250300图1a 由y t = y t -1+ u t 生成的序列 图1b 深证成指（2）随机趋势过程。
y t = α + y t -1 + u t , y 0 = 0, u t ~ IID(0, σ 2) 其中α称作位移项（漂移项）。
由上式知，E(y 1)= α（过程初始值的期望）。
将上式作如下迭代变换，y t = α + y t -1 + u t = α+ (α+ y t -2 + u t -1) + u t = … = αt +y 0 +∑-ti i u 1y t 由确定性时间趋势项αt 和y 0 +∑-t i i u 1组成。
可以把y 0 +∑-ti i u 1看作随机的截距项。
在不存在任何冲击u t 的情况下，截距项为y 0。
而每个冲击u t 都表现为截距的移动。
每个冲击u t 对截距项的影响都是持久的，导致序列的条件均值发生变化，所以称这样的过程为随机趋势过程（stochastic trend process ），或有漂移项的非平稳过程（non-stationary process with drift ），见图2，虽然总趋势不变，但随机游走过程围绕趋势项上下游动。
单位根检验(最终版)
平稳时间序列建模
-1-
目录
一、DF 统计量及 DF 检验………………………………………………3
二、ADF 检验………………………………………………………………5
三、例题……………………………………………………………………6
-2-
由于虚假回归问题的存在，所以在进行回归模型拟合时，必须先检验各序列的平稳性。 单位根检验（由 Dickey-Fuller 1979 年提出）是指检验序列中是否存在单位根。单位 根检验方法有多种，这里主要介绍 DF 和 ADF 检验。介绍这种检验方法之前，先讨论 DF 统计 量的分布特征。
-3-
（2） σW (r ) ~ N(0，σ 2 r) （3） [W (r )]2 /r ~ χ 2 (1) DF 检验为单边检验，当显著性水平取为 α 时，记 τ α 为 DF 检验的 α 分位点，则 当 τ ≤ τ α 时，拒绝原假设，认为序列显著平稳，否则，接受原假设，认为序列非平稳。 在实际检验中，若 H0 不能被拒绝，说明序列是非平稳序列（起码为一阶非平稳序列）。 接下来应该继续检验多阶差分之后的序列的平稳性直至结论为平稳为止。
+ φ2 + + φ p = 1
因此，对于 AR(p)过程我们可以通过检验自回归系数之和是否等于 1 来检验序列的平稳 性。作如下假设检验：
H 0：ρ = 0 ↔ H1：ρ < 0 其中：ρ = φ1 + φ2 + + φ p − 1
ADF 检验统计量： τ = ˆ ρ ˆ ) 为参数 ρ 的样本标准差。 ，其中 S ( ρ ˆ) S (ρ
3— 2
从表中看出 t 统计量为-0.016384，其 P—值比显著性 α 水平大，所以要接受原假设，认 为序列 sha 是非平稳序列。
eviews讲解单位根检验
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
进一精步选考课件虑ECM（误差修正模型） 9
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)；
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。 精选课件
16
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第一节 单序列单位根检验 第二节 面板数据单位根检验
精选课件
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
精选课件
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
时间序列
平稳性检验 原：不平稳
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。
精选课件
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
精选课件
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，
eviews讲解单位根检验
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
◎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
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
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
序列差分检验单整平稳检验eviews讲解单位根检验11同阶单整序列同阶非平稳序列构构建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四四序列间协整检验方程的残差平稳检验eviews讲解单位根检验12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11结果22eviews讲解单位根检验13分析数据的平稳性单位根检验说明注
eviews讲解单位根检验
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。
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
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。
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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
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例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:
eviews讲解单位根检验
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
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
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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。
• 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。
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）
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。
例
根据《中国统计年鉴2004》，得到我国1978—2003年的 中国1978—2003年度GDP序列
ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ˆ ... 0.786011
或
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 序列存在单位根，是非平稳序列。
• 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