ADF单位根检验_具体操作_百度文库
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ADF单位根检验_具体操作
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0.1370.1730.1560.1720.2360.2670.3840.529test for unit root in:levelinclude in test equation:interceptlagged differences:1结果如下：ADF Test Statistic& 3.294767&&&& 1%&& Critical Value*&&-5.2459&&&&& 5%&& Critical Value&&-3.5507&&&&& 10% Critical Value&&-2.9312&&&&*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.&&&&&&&&&&&&Augmented Dickey-Fuller Test Equation&&&&Dependent Variable: D(SER02)&&&&Method: Least Squares&&&&Date: 04/09/08&& Time: 21:22&&&&Sample(adjusted): &&&&Included observations: 6 after adjusting endpoints&&&&&&&&Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.& &&&&SER02(-1)&1....0459D(SER02(-1))&-1....1793C&-0....0752&&&&R-squared&0.853831&&&& Mean dependent var&&0.059333Adjusted R-squared&0.756384&&&& S.D. dependent var&&0.061957S.E. of regression&0.030580&&&& Akaike info criterion&&-3.830063Sum squared resid&0.002805&&&& Schwarz criterion&&-3.934184Log likelihood&14.49019&&&& F-statistic&&8.762061Durbin-Watson stat&2.656348&&&& Prob(F-statistic)&&0.055884&&&&&数据0.459000&0.419000&0.387000&0.399000&0.378000&0.407000&0.366000&0.358000结果：ADF Test Statistic&-1.503478&&&& 1%&& Critical Value*&&-5.2459&&&&& 5%&& Critical Value&&-3.5507&&&&& 10% Critical Value&&-2.9312&&&&*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.&&&&&&&&&&&&Augmented Dickey-Fuller Test Equation&&&&Dependent Variable: D(SER01)&&&&Method: Least Squares&&&&Date: 04/09/08&& Time: 21:10&&&&Sample(adjusted): &&&&Included observations: 6 after adjusting endpoints&&&&&&&&Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.& &&&&SER01(-1)&-0....2298D(SER01(-1))&-0....6217C&0....2484&&&&R-squared&0.546419&&&& Mean dependent var&&-0.010167Adjusted R-squared&0.244032&&&& S.D. dependent var&&0.026739S.E. of regression&0.023248&&&& Akaike info criterion&&-4.378300Sum squared resid&0.001621&&&& Schwarz criterion&&-4.482421Log likelihood&16.13490&&&& F-statistic&&1.807017Durbin-Watson stat&1.619286&&&& Prob(F-statistic)&&0.305480&&&&这样的结果是平稳的吗？我怎么看不懂呢？ [此贴子已经被作者于 21:24:52编辑过]
载入中......
那应该怎么办呢，还有怎么判断是否为平稳啊，请大侠指教
差分后再作，包括一阶、二阶等等，到哪一阶平稳了& 就是几阶平稳序列
还有个问题关于单位根检验时Lag difference 怎么确定？谢谢
我不相信失败，我知道总有一种方法可以反败为胜
-1.503478 大于上面所给的任何一个临界值，故不平稳。当T值小于上面所给的临界值时就平稳了！
非常感谢，也受教了
初入茅庐，请多多关照！
ADF Test Statistic&&3.294767& &&&1%& &Critical Value*&&-5.2459
& && &5%& &Critical Value&&-3.5507
& && &10% Critical Value&&-2.9312
3..5507,在临界值右边所以不平稳
的确该变量为非平稳序列。可以考虑对变量一阶差分或者二阶差分后进行检验。
没有过不了的桥
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苦逼签到天数: 4 天连续签到: 2 天[LV.2]偶尔看看I
eviews3.1可以做ADF检验吗？
载入中......
ADF检验不就是检验单位根的吗？直接打开一个时间序列，然后点击VIEW——Unit root test，然后出来的对话框中Test type中选择Augmented Dickey-Fuller，Test for unit root in选择Level（水平变量），其他的直接默认就好了，不过那个Lagged differences不知道应该怎么填，我一般就是直接默认的。得出来的结果表中如果t值大于各显著性水平下的临界值（要带符号判断），就说明是非平稳的。然后做一阶查分序列的单位根检验，就是在Unit ...
当然可以，打开数据序列，点View，选择Unit root test，在弹出的窗口中默认的就是ADF检验，你可选择差分阶数。
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可以的，首先要做平稳性检验，然后再做单位根检验，我记得好像是这样的啊，呵呵
当然可以，打开数据序列，点View，选择Unit root test，在弹出的窗口中默认的就是ADF检验，你可选择差分阶数。
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如果原来数据不平稳，就试试一阶差分，不过我不知道那个滞后阶数是如何确定的???请高手帮忙。。。。
ADF检验不就是检验单位根的吗？直接打开一个时间序列，然后点击VIEW——Unit root test，然后出来的对话框中Test type中选择Augmented Dickey-Fuller，Test for unit root in选择Level（水平变量），其他的直接默认就好了，不过那个Lagged differences不知道应该怎么填，我一般就是直接默认的。得出来的结果表中如果t值大于各显著性水平下的临界值（要带符号判断），就说明是非平稳的。然后做一阶查分序列的单位根检验，就是在Unit root test中的Test for unit root in选择1st difference，如果还不平稳就做二阶的
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先谢谢楼上的各位！再问一下，如果我检验结果的值&10%和5%显著性水平，但是却大于1%的时候，应该是认为该序列平稳还是非平稳呢？
平稳的，注明在5%的显著性水平下
过来学习下
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论坛法律顾问：王进律师ADF单位根检验14-第2页
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ADF单位根检验14-2
里面的选项多选几个或者少选几个的问题；你要是想折腾，接着往下看吧；四、瞎折腾计量的秘诀；瞎折腾有三种水平，第一种是低水平，第二种，高水平；低水平瞎折腾，就是大杀器不够过瘾，要用摄人魂魄、；所以，俺从来不玩协整；上面是低水平瞎折腾；这高水平瞎折腾，基本上是一招毙命，当然是毙审稿人；再补充一个中等水平的瞎折腾方法；五、大规模发CSSCI的不传之秘；【本节泄漏了天
里面的选项多选几个或者少选几个的问题。你所要做的就是在STATA里面打钩、设置参数。对付一般的CSSCI论文，已经是绰绰有余了。如果你提了一个大家很感兴趣的问题，就是一个重要问题，那么用用IV，或者固定面板，发个一流基本没问题。如果你的问题不是很重要，还想发一流，那你就要简单问题复杂化。上面大杀器能解决的问题，你就用更复杂的方法去解决吧。这就是传说中的瞎折腾。 你要是想折腾，接着往下看吧。四、瞎折腾计量的秘诀 瞎折腾有三种水平，第一种是低水平，第二种，高水平瞎折腾。第三种，当然是中等水平折腾。当然，我必须承认，我基本不用瞎折腾的方法。因为最简单的方法往往是最安全的方法，就像五种大杀器一样。各位网友自己要折腾，责任自负。低水平瞎折腾，就是大杀器不够过瘾，要用摄人魂魄、但容易走火入魔的计量方法达到发表一流期刊的目的。例如，没事弄弄协整，搞一把单位根检验之类的。听起来头头是道，其实都是杞人忧天。你想想，要是有协整，时间序列你根本不用着急，超一致收敛的呀，比一般的OLS估计要快准狠。要是没有协整，你着急也没用。那你还协整个啥！面板来说，你有协整，也没有一个完美的估计方法。事实上目前很多人把面板协整当序列协整做，理由是协整下OLS超一致收敛。不信你查查期刊上是不是还有很多人在用固定效应OLS？不会还有人用随机效应OLS估计吧？一般不带这么玩的。大家都以为存在面板协整，那OLS岂不是一样超一致收敛？诸不知差以毫厘失之千里。那有木有办法？有木有？这个，可以有！纠偏OLS可以。但立马有人跳出来说，这个真木有，并且证明了纠偏OLS不可以，晕倒！有木有其他办法？这个有~~还是木有？有人说充分纠偏OLS可以。窃喜。但又有人不合时宜地跳出来证明：偏差不可能被充分纠正。咣当彻底晕倒。到底有木有？！这个或许可能估计仿佛有吧！像时间序列一样撒一把动态项能不能纠偏？看偏差方向推断行不行？是啊，不要去纠啥偏了，只要这偏差不影响你的结论，你急个啥！例如估计量往左偏，你得到的结果是系数显著大于0，那真实系数肯定显著大于0.一般假设检验不就是检验系数不为0嘛，现在你都得到真实系数显著大于0了，这结论还不够强悍啊！所以，使用纠偏的各种方法，你还得要协整存在，不存在还纠不了偏。哎~~存在了也纠不了偏。但根据偏差方向来判断的方法，面板协不协整都无所谓。看方向推断，事实上是国际一流期刊上发现的最可靠的方法。不但可以对付面板估计偏差，还可以对付任何因素引起的偏差。例如内生变量，要找IV多难呀，但按方向推断，一切迎刃而解。真是“无为而无不为！” 所以，俺从来不玩协整。一般就用加强版简单OLS或者面板固定效应OLS一做，分析一下偏差方向就万事大吉了。如果审稿人说：你的估计有偏差。我就说：这又不影响我的结论，关我屁事。审稿人一般当场吐血。其实协整这玩意，最大的价值也在于理论价值，实践价值几乎没有。当年格兰杰发表协整思想，说如果变量不平稳，在没有协整关系的情况下，回归都不可靠。这话把大家吓个半死。惊魂未定时格兰杰又说，在协整情况下没问题，经济变量一般有协整关系。大家一听，松了口气，原来没有问题。从格兰杰当年这搞笑天分，你就知道期刊上那些协整玩意都是忽悠。当然，又是单位根检验，又是协整检验，然后各种估计方法，这就好几页篇幅过去了，编辑一看，至少进入匿名审稿了。兵法曰：唱空城计，以静制动。意思你知道的。 上面是低水平瞎折腾。虽然摄人魂魄，但是一旦走火入魔，论文就被毙。风险和收益，你自己把握吧。下面简单谈谈高水平瞎折腾。这不属于本文的目标范围，但是既然提到瞎折腾，不提一下这个有点缺陷。能干这事的人，一般都要会推导。如果你不会，下面可以直接跳过。 这高水平瞎折腾，基本上是一招毙命，当然是毙审稿人和主编的命。要毙了自己的命，还不如不瞎折腾呢。我只讲一下操作步骤。能如此瞎折腾的人，基本一看就能心领神会。找一篇顶级期刊的名人写的经验研究论文。这类论文通常是问题很重要，方法很傻瓜。然后你去拓展方法。这里改改残差假设，那里修修变量平稳性强度，或者把独立的改成相关的，重新推导一下估计量，得到一个新的分布，然后按照这个新分布来做显著性检验，得到你想要的结果。看看有什么结果变化。啥变化也没有那几乎是不可能的。即使没大的变化，也会有系数程度大小的变化，或者显著性有所轻微变化。只要有变化，就大做文章，巴拉巴拉一大堆讨论，晕死他再说。这论文写出来，投国内一流或国际二三流也没什么大问题。说实话国内能这么玩的人毕竟少数。你玩把戏，审稿人都不一定看得出来。如果投国际上一流刊物，那么多人在玩这个把戏，都是火眼金睛，就看你玩的转否。如同马戏团的杂技，有人玩得溜，有人会出破绽。 再补充一个中等水平的瞎折腾方法。你也不需要会推导公式，但是你得会用一些程序，例如R，GAUSS，MATLAB等。我强烈推荐R，至于为什么，你用过了自然就知道了。你平时紧紧盯着那些出新方法的期刊，我指的是国际期刊哦。一旦有一个新方法出来，作者都会附一个程序。你就下载下来。看明白这篇对应论文的摘要、introduction和结论，基本搞清楚这方法是针对什么样的问题的，在什么情况下能用。这就行了。你拿过来把中国数据往里面灌，然后出来一篇论文。因为这方法很新，国内基本没人见过，即使见过也是极少数人。没人见过就好办事。你说自己的结果怎么样可靠，怎么样比别人的结果要好，那就是好。编辑肯定没见过这方法，审稿人只是小概率见过。所以这论文一投就中。 五、大规模发CSSCI的不传之秘【本节泄漏了天机，请大家绕道而走，否则一切后果自负。】 以揭示经济变量之间关系为目的的人，掌握大杀器的用法就够了。发CSSCI没有问题。你把一个数据集用一个方法做一遍，然后呢？当然是上面讲的每个方法都做一遍，不要犯傻只用一个方法做哦。然后挑最差的一个结果写一篇论文，然后发表。然后次差的结果写第二篇，推进你第一篇的结论，说你用了新方法有了新发现。准能发。这年头的CSSCI，大部分都是没有什么新结果的，花钱就能发。你要弄出一些新结果来推进一下，那就是上层之作了。然后，你知道的，第三篇文章杀出来了，第四篇文章又杀出来了。别忘了，还有第五种狂忒二方法(后面我有文件，让你10分钟内知道怎么在STATA里面实现)，CSSCI编辑基本不知道啥东西，你基本上是一招杀敌。这样至少5篇CSSCI。一般本科硕士博士都能毕业了。碰到 -变-态- 的学校，你也 -变-态- 一点，再找一个数据集，再整5篇CSSCI。10篇总能让人毕业了吧！！！如果你的学校非要发经济研究、管理世界、中国社科这些一流期刊，那你就再把我上面的五种方法看一遍，融会贯通，让自己能做到对症下药，挑选最佳结果，发一流基本没问题。对症下药就是计量方法要选择合适的，那几种大杀器不要用错了地方。 如果期刊编辑跟你过不去，你就跟编辑说：后果很严重哦。然后你就使出瞎折腾的杀手锏。大家根据上面三种瞎折腾水平，对号入座。在这种论文的写作过程中，切记如下潜规则： ? 一定得选最复杂的计量方法，用别人无法获得的数据，写出能让人明白但看不懂的论文。????? 控制变量直接放你所能想到的，起码也得五六个。 什么序列相关呀，异方差呀，bootstrap呀，能加上的全给他加上。 论文开头有复杂新奇的关键词，致谢里都是学界名人。 字里行间都带脚注，引用全是英文文献，特专业的那种， 读者读到这里，甭管他有没有看懂，都得跟人家说一声“我的方法来自ECONOMETRICA”，一口专业的计量术语，倍儿有面子。? 论文中要有几个图和表，散点图得带标签的，光这些数据标签叠加在一起就晕死几十万人，?????? 再放一个超级复杂的方法论“简介”，推导过程带逻辑跳跃性的。 就是一个字儿――晕。随便瞄一眼就得眼冒金星。 周围的同学不是用NAG、C++就是FORTRAN， 你要是用GAUSS呀MATLAB呀，你都不好意思跟人家打招呼。 你说这样的计量论文，得写多长时间？ 我觉得怎么着也得两年吧？???????? 两年 ？那是傻瓜！ 最多两周。 你别嫌快，还有更快的呢。 你得研究作者的发表心理，能够在两周时间内写一篇论文的人， 根本不想花两年时间去写。 什么叫计量大师，你知道吗？ 计量大师就是：做什么样的计量，都做最晕的，不做最好的。 所以，我们做计量的口号就是：不求最好，但求最晕！ 你那学校发一流期刊也不能毕业？？？难道你在哈佛念书？那你看错帖子了。哈佛写经验类论文是不能毕业的！！！对于大部分国内学生来说，没人教授计量经济学，很痛苦。有人教授计量，更痛苦。计量经济学的教材、那些漫天飞舞的矩阵，有时间看看，没时间不看也行，不影响写论文。关键是看看软件的手册或者我在后面推荐的材料，有条件找个懂软件的人，一周就能成为计量写作的高手。我猜想看这帖子的大部分人都是属于写经验论文的吧，按照上面的方法，发个10篇CSSCI基本没问题。难道毕业还有问题？ 请大家：聚精会神造论文，一心一意抓发表，紧紧围绕在大杀器周围，认真彻底地贯彻上述“科学发表观”。要时刻保持清新的头脑，和官方的“论文篇数”精神保持高度一致。高度一致是指：官方要求发2篇毕业，你不要一年发200篇一流期刊，否则严重扰乱社会主义的论文市场，上了焦点访谈后果自负。所以这些灌水秘诀的正义性在于：社会主义初级阶段学术界的生产关系，决定了现阶段的中国特色论文写作方法的合理性。西方先进的写作方法目前还不适合中国国情，如果一味追求全盘西化，必将自绝于人民，最终必被历史唾弃！（就是毕业不了，哈哈，谁说考研政治没有用！）包含各类专业文献、文学作品欣赏、应用写作文书、高等教育、生活休闲娱乐、中学教育、各类资格考试、ADF单位根检验14等内容。　
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