adf檢驗成果

❶ ADF檢驗結果中，判斷是否平穩，是看ADF的值還是P值啊，是不是二者都可，P值大了不平穩，

那個都可以
p值的話是看0.026和0.05作比較，拒絕原假設說明不存在單位根
adf檢驗值
-4.024029982827756
和5%水平的-3.67361607227004比較，說明在5%的顯著水平上序列是平穩的

❷ 怎麼看ADF檢驗結果

1、p值是t統計量對應的概率值,所以t和p兩者是等效的,看p就夠了.p值要求小於給定的顯著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近於0越好；
2、是要判斷adf值與三個水平下的值,小於的話,不需要做差分,大於的情況下要做差分序列和adf檢驗；
3、p值和adf檢驗都是參考目標,但主要是adf值,因為它的約束較p值嚴格,p值存在於給定顯著水平內即可.e-views中很多數據值相同的參考意義,建議你去看看e-views軟體的說明書,那裡一般有詳細介紹。

❸ adf檢驗結果怎麼看

一般進行ADF檢驗要分3步：
1 對原始時間序列進行檢驗，此時第二項選level，第三項選None.如果沒通過檢驗，說明原始時間序列不平穩；
2 對原始時間序列進行一階差分後再檢驗，即第二項選1st difference，第三項選intercept,若仍然未通過檢驗，則需要進行二次差分變換；
3 二次差分序列的檢驗，即第二項選擇2nd difference ，第四項選擇Trend and intercept.一般到此時間序列就平穩了！

❹ eviews adf檢驗結果

ADF檢驗的原假設是：有單位根。p值小於0.05，則可以拒絕單位根的假設，你這里p值是0.000，完全可以拒絕原假設，序列平穩。當樣本量足夠大時，t分布於正態分布類似，t值大於2或小於-2，則可以拒絕原假設。在這里t值為-9.658201，完全可以拒絕原假設，即不存在單位根，序列已經平穩。下面那個1%，5%，10%只是參考臨界值而已，一般你上面的t值的絕對值大於5%的臨界值的絕對值，就可以拒絕原假設，認為序列平穩。你可以試試1階差分。

❺ 怎麼看ADF單位根檢驗的結果

檢驗方法：

平穩序列I(0)，一階差分 I(-1)，仍然是平穩的，ADFtest 仍然會拒絕原假設。這個現象叫做over differencing。

不能因為一階差分是平穩的就確定原序列是非平穩的。你可能over difference了。我說作者可能是用EVIEWS，因為他原文我找到了，看他畫那幾個圖，挺像是EVIEWS做的。至於他到底是用MATLAB,R,OX,還是STATA無所謂的。

t統計量比ADF的1%的（套，希臘字母）還要小，所以拒絕零假設，零假設為：存在單位根。拒絕零假設就是拒絕存在單位根咯（拒絕非平穩）。

這里得出非平穩的結論，可能在做ADF檢驗時候用的是一階差分，所以得出一階差分平穩，那麼原序列當然是非平穩的咯。

(5)adf檢驗成果擴展閱讀：

Application Development Framework

(Application Development Framework)是Oracle公司為簡化J2EE程序開發的復雜性專門開發的一種解決方案。

ADF通過減少實現設計模式和應用程序框架的代碼量，簡化了J2EE的研發難度。其優點主要體現在以下四個方面:

(1)開發環境:大部分J2EE框架都沒有與之配套的開發工具，ORACLE為ADF提供了JDEVELOPER開發工具，它和ADF實現了完美的結合，方便了程序的開發。

(2) 平台獨立:ADF能夠運行在任何符合J2EE標準的應用伺服器上。

(3) 技術選擇:對於應用程序的不同層，開發人員可以使用自己擅長的技術進行開發。

(4) 端到端的解決方案:ADF不只關注應用程序的某一層，而是對應用程序的每一層，都提供了完整的解決方案。

ADF檢驗

ADF檢驗（Augmented Dickey-Fuller test）是Eviews軟體中一種檢查序列平穩性的單位根檢驗方法。ADF檢驗的輸出結果包括檢驗滯後變數系數的ADF統計量和檢驗所需的臨界值（1%，5%，10%）。

如果系數顯著不為零，實為小於零，那麼 包含單位根的假設將被拒絕，從而接受備擇假設平穩。

❻ adf檢驗結果

P值是t統計量對應的概率值,所以t和p兩者是等效的,看p就夠了.P值要求小於給定的顯著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近於0越好；
是要判斷ADF值與三個水平下的值,小於的話,不需要做差分,大於的情況下要做差分序列和ADF檢驗；
P值和ADF檢驗都是參考目標,但主要是ADF值,因為它的約束較P值嚴格,P值存在於給定顯著水平內即可.E-VIEWS中很多數據值相同的參考意義,建議你去看看E-views軟體的說明書,那裡一般有詳細介紹,你以後的問題就不會停留在初步了,說明書一般是英文的.

❼ 對以下數據進行ADF檢驗

你說的不行是怎麼個不行法啊？我給你做了一下，在5%的顯著性水平下兩個變數本身都是平穩的啊，一階差分後不平穩！x：p值 0.0378；y：p值 0.0075，可以看出都平穩。。。不知道你哪遇見了問題。

❽ adf檢驗是什麼

adf檢驗就是單位根檢驗。

指檢驗序列中是否存在單位根，因為存在單位根就是非平穩時間序列了。單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位根過程就不平穩，會使回歸分析中存在偽回歸。

定義隨機序列t=1,2,…是一單位根過程，若x_t=ρx_t-1 +ε ， t=1,2… 其中|ρ|<1，{ε
}為一平穩序列(白噪音)，且E[ε ]=0, V(ε )=σ <∞, Cov(ε ,ε )=μ
<∞這里τ=1,2…。

特別地，若ρ=1，則上式就變成一個隨機遊走序列，因此隨機遊走序列是一種最簡單的單位根過程。將定義式改寫為下列形式：（
1-ρL）x_t =ε ， t=1,2,…其中L為滯後運算元，1-ρL為滯後運算元多項式，其特徵方程為1-ρz=0,有根z=
1/ρ。

當ρ=1時，時間序列存在一個單位根，此時{x_t }是一個單位根過程。當ρ<1時，{x_t }為平穩序列。

而當ρ〉1時，{x_t
}為一類具有所謂爆炸根的非平穩過程，它經過差分後仍然為非平穩過程，因此不為單整過程。一般情況下，單整過程可以稱作單位根過程。

(8)adf檢驗成果擴展閱讀

單位根檢驗時間序列的單位根研究是時間序列分析的一個熱點問題。時間序列矩特性的時變行為實際上反映了時間序列的非平穩性質。對非平穩時間序列的處理方法一般是將其轉變為平穩序列，這樣就可以應用有關平穩時間序列的方法來進行相應得研究。

對時間序列單位根的檢驗就是對時間序列平穩性的檢驗，非平穩時間序列如果存在單位根，則一般可以通過差分的方法來消除單位根，得到平穩序列。

對於存在單位根的時間序列，一般都顯示出明顯的記憶性和波動的持續性，因此單位根檢驗是有關協整關系存在性檢驗和序列波動持續性討論的基礎。

在經濟、金融時間序列中，常會遇到ρ非常接近1的情況，成為近似單位根現象。近似單位根是介於平穩序列I（0）和單正序列I（1）之間。

❾ 計量經濟學中的DF檢驗和ADF檢驗

一、DF檢驗
隨機遊走序列 Xt=Xt-1+μt是非平穩的，其中μt是白雜訊。而該序列可看成是隨機模型Xt=ρXt-1+μt中參數ρ= 1時的情形。也就是說，我們對式 Xt=ρXt-1+μt
（1） 做回歸，如果確實發現ρ=1，就說隨機變數Xt有一個單位根。可變形式成差分形式：Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μt
（2）檢驗
（1）式是否存在單位根ρ=1，也可通過（2）式判斷是否有 δ=0檢驗一個時間序列Xt的平穩性，可通過檢驗帶有截距項的一階自回歸模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的參數ρ是否小於1。或者：檢驗其等價變形式Xt=α+ δXt-1+μt（**）中的參數δ是否小於0 。
零假設 H0：δ= 0；備擇假設 H1：δ< 0 可通過OLS法估計Xt=α+ δXt-1+μt並計算t統計量的值，與DF分布表中給定顯著性水平下的臨界值比較：如果：t < 臨界值，則拒絕零假設H0：δ= 0 ，認為時間序列不存在單位根，是平穩的。
二、ADF檢驗
在DF檢驗中，實際上是假定了時間序列是由具有白雜訊隨機誤差項的一階自回歸過程AR(1)生成的。但在實際檢驗中，時間序列可能由更高階的自回歸過程生成的，或者隨機誤差項並非是白雜訊，為了保證DF檢驗中隨機誤差項的白雜訊特性，Dicky和Fuller對DF檢驗進行了擴充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）檢驗。
進行ADF檢驗要分3步：
1 對原始時間序列進行檢驗，此時第二項選level，第三項選None.如果沒通過檢驗，說明原始時間序列不平穩；
2 對原始時間序列進行一階差分後再檢驗，即第二項選1st difference，第三項選intercept,若仍然未通過檢驗，則需要進行二次差分變換；
3 二次差分序列的檢驗，即第二項選擇2nd difference ，第四項選擇Trend and intercept.一般到此時間序列就平穩了。
在進行ADF檢驗時，必須注意以下兩個實際問題：
（1）必須為回歸定義合理的滯後階數，通常採用AIC准則來確定給定時間序列模型的滯後階數。在實際應用中，還需要兼顧其他的因素，如系統的穩定性、模型的擬合優度等。
（2）可以選擇常數和線性時間趨勢，選擇哪種形式很重要，因為檢驗顯著性水平的 t 統計量在原假設下的漸近分布依賴於關於這些項的定義。