adf检验成果

❶ ADF检验结果中，判断是否平稳，是看ADF的值还是P值啊，是不是二者都可，P值大了不平稳，

那个都可以
p值的话是看0.026和0.05作比较，拒绝原假设说明不存在单位根
adf检验值
-4.024029982827756
和5%水平的-3.67361607227004比较，说明在5%的显著水平上序列是平稳的

❷ 怎么看ADF检验结果

1、p值是t统计量对应的概率值,所以t和p两者是等效的,看p就够了.p值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近于0越好；
2、是要判断adf值与三个水平下的值,小于的话,不需要做差分,大于的情况下要做差分序列和adf检验；
3、p值和adf检验都是参考目标,但主要是adf值,因为它的约束较p值严格,p值存在于给定显著水平内即可.e-views中很多数据值相同的参考意义,建议你去看看e-views软件的说明书,那里一般有详细介绍。

❸ adf检验结果怎么看

一般进行ADF检验要分3步：
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 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；
3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了！

❹ eviews adf检验结果

ADF检验的原假设是：有单位根。p值小于0.05，则可以拒绝单位根的假设，你这里p值是0.000，完全可以拒绝原假设，序列平稳。当样本量足够大时，t分布于正态分布类似，t值大于2或小于-2，则可以拒绝原假设。在这里t值为-9.658201，完全可以拒绝原假设，即不存在单位根，序列已经平稳。下面那个1%，5%，10%只是参考临界值而已，一般你上面的t值的绝对值大于5%的临界值的绝对值，就可以拒绝原假设，认为序列平稳。你可以试试1阶差分。

❺ 怎么看ADF单位根检验的结果

检验方法：

平稳序列I(0)，一阶差分 I(-1)，仍然是平稳的，ADFtest 仍然会拒绝原假设。这个现象叫做over differencing。

不能因为一阶差分是平稳的就确定原序列是非平稳的。你可能over difference了。我说作者可能是用EVIEWS，因为他原文我找到了，看他画那几个图，挺像是EVIEWS做的。至于他到底是用MATLAB,R,OX,还是STATA无所谓的。

t统计量比ADF的1%的（套，希腊字母）还要小，所以拒绝零假设，零假设为：存在单位根。拒绝零假设就是拒绝存在单位根咯（拒绝非平稳）。

这里得出非平稳的结论，可能在做ADF检验时候用的是一阶差分，所以得出一阶差分平稳，那么原序列当然是非平稳的咯。

(5)adf检验成果扩展阅读：

Application Development Framework

(Application Development Framework)是Oracle公司为简化J2EE程序开发的复杂性专门开发的一种解决方案。

ADF通过减少实现设计模式和应用程序框架的代码量，简化了J2EE的研发难度。其优点主要体现在以下四个方面:

(1)开发环境:大部分J2EE框架都没有与之配套的开发工具，ORACLE为ADF提供了JDEVELOPER开发工具，它和ADF实现了完美的结合，方便了程序的开发。

(2) 平台独立:ADF能够运行在任何符合J2EE标准的应用服务器上。

(3) 技术选择:对于应用程序的不同层，开发人员可以使用自己擅长的技术进行开发。

(4) 端到端的解决方案:ADF不只关注应用程序的某一层，而是对应用程序的每一层，都提供了完整的解决方案。

ADF检验

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是Eviews软件中一种检查序列平稳性的单位根检验方法。ADF检验的输出结果包括检验滞后变量系数的ADF统计量和检验所需的临界值（1%，5%，10%）。

如果系数显著不为零，实为小于零，那么 包含单位根的假设将被拒绝，从而接受备择假设平稳。

❻ adf检验结果

P值是t统计量对应的概率值,所以t和p两者是等效的,看p就够了.P值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近于0越好；
是要判断ADF值与三个水平下的值,小于的话,不需要做差分,大于的情况下要做差分序列和ADF检验；
P值和ADF检验都是参考目标,但主要是ADF值,因为它的约束较P值严格,P值存在于给定显著水平内即可.E-VIEWS中很多数据值相同的参考意义,建议你去看看E-views软件的说明书,那里一般有详细介绍,你以后的问题就不会停留在初步了,说明书一般是英文的.

❼ 对以下数据进行ADF检验

你说的不行是怎么个不行法啊？我给你做了一下，在5%的显著性水平下两个变量本身都是平稳的啊，一阶差分后不平稳！x：p值 0.0378；y：p值 0.0075，可以看出都平稳。。。不知道你哪遇见了问题。

❽ adf检验是什么

adf检验就是单位根检验。

指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。

定义随机序列t=1,2,…是一单位根过程，若x_t=ρx_t-1 +ε ， t=1,2… 其中|ρ|<1，{ε
}为一平稳序列(白噪音)，且E[ε ]=0, V(ε )=σ <∞, Cov(ε ,ε )=μ
<∞这里τ=1,2…。

特别地，若ρ=1，则上式就变成一个随机游走序列，因此随机游走序列是一种最简单的单位根过程。将定义式改写为下列形式：（
1-ρL）x_t =ε ， t=1,2,…其中L为滞后算子，1-ρL为滞后算子多项式，其特征方程为1-ρz=0,有根z=
1/ρ。

当ρ=1时，时间序列存在一个单位根，此时{x_t }是一个单位根过程。当ρ<1时，{x_t }为平稳序列。

而当ρ〉1时，{x_t
}为一类具有所谓爆炸根的非平稳过程，它经过差分后仍然为非平稳过程，因此不为单整过程。一般情况下，单整过程可以称作单位根过程。

(8)adf检验成果扩展阅读

单位根检验时间序列的单位根研究是时间序列分析的一个热点问题。时间序列矩特性的时变行为实际上反映了时间序列的非平稳性质。对非平稳时间序列的处理方法一般是将其转变为平稳序列，这样就可以应用有关平稳时间序列的方法来进行相应得研究。

对时间序列单位根的检验就是对时间序列平稳性的检验，非平稳时间序列如果存在单位根，则一般可以通过差分的方法来消除单位根，得到平稳序列。

对于存在单位根的时间序列，一般都显示出明显的记忆性和波动的持续性，因此单位根检验是有关协整关系存在性检验和序列波动持续性讨论的基础。

在经济、金融时间序列中，常会遇到ρ非常接近1的情况，成为近似单位根现象。近似单位根是介于平稳序列I（0）和单正序列I（1）之间。

❾ 计量经济学中的DF检验和ADF检验

一、DF检验
随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形。也就是说，我们对式 Xt=ρXt-1+μt
（1） 做回归，如果确实发现ρ=1，就说随机变量Xt有一个单位根。可变形式成差分形式：Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μt
（2）检验
（1）式是否存在单位根ρ=1，也可通过（2）式判断是否有 δ=0检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的参数ρ是否小于1。或者：检验其等价变形式Xt=α+ δXt-1+μt（**）中的参数δ是否小于0 。
零假设 H0：δ= 0；备择假设 H1：δ< 0 可通过OLS法估计Xt=α+ δXt-1+μt并计算t统计量的值，与DF分布表中给定显著性水平下的临界值比较：如果：t < 临界值，则拒绝零假设H0：δ= 0 ，认为时间序列不存在单位根，是平稳的。
二、ADF检验
在DF检验中，实际上是假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）检验。
进行ADF检验要分3步：
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 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；
3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了。
在进行ADF检验时，必须注意以下两个实际问题：
（1）必须为回归定义合理的滞后阶数，通常采用AIC准则来确定给定时间序列模型的滞后阶数。在实际应用中，还需要兼顾其他的因素，如系统的稳定性、模型的拟合优度等。
（2）可以选择常数和线性时间趋势，选择哪种形式很重要，因为检验显著性水平的 t 统计量在原假设下的渐近分布依赖于关于这些项的定义。