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本文目录一览：

• 1、值值怎么看ADF单位根检验的值值结果?
• 2、怎么看ADF检验结果
• 3、值值adf检验结果怎么看
• 4、值值ADF检验结果怎么看

怎么看ADF单位根检验的结果?

对时间序列单位根的检验为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，值值则可以通过差分的值值方法来消除单位根，得到平稳序列。值值

结果的值值判断如下：原假设是有单位根，p值大于显著性水平（0.1 or 0.05），值值不能拒绝原假设，就是有单位根，需要做差分。例如下面这个结果 就是有单位根。

本数据中，adf结果为-8， 小于三个level的统计值。p值要求小于给定的显著水平，p值要小于0.05，等于0是最好的。本数据中，P-value 为 1e-15，接近0。

最上面一栏中，右边的是三种显著水平下的临界值，把ADF值就是第一个值和右边三个值比较，介于5%和10%之间，说明在10%显著水平下显著。D一般表示差分，x（-1）表示一阶滞后。

单位根检验的假设是数据含有单位根，因此生成结果之后看P值大小，例如说，P值小于0.05，那么就说明在95%的显著水平下拒绝原假设，也即原序列不含有单位根，数据是平稳的。

看ADF那一行的p值，越接近0越说明序列是平稳的，第一个p=0.0526，在10%上通过平稳性检验，在5%上不通过，第二个p=0.0730，也是在10%上通过5%上不通过。

怎么看ADF检验结果

对时间序列单位根的检验为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，则可以通过差分的方法来消除单位根，得到平稳序列。

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overdifferencing。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overdifference了。

从上往下 分为2个部分 最上面的部分是ADF检验的结论部分，看的时候看prob这列的值，这个越小就表明越不可能存在单位根，小的标准就看你选择置信水平，比如你选择5%，那么小于5%就得到不存在单位更的结论。

adf检验结果怎么看

1、对时间序列单位根的检验为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，则可以通过差分的方法来消除单位根，得到平稳序列。

2、最上面一栏中，右边的是三种显著水平下的临界值，把ADF值就是第一个值和右边三个值比较，介于5%和10%之间，说明在10%显著水平下显著。D一般表示差分，x（-1）表示一阶滞后。

3、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overdifferencing。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overdifference了。

4、其中，c代表有常数项，t代表有趋势项，k代表有季节性（季节波动）。这三种类型都是为了适应不同的时间序列模型。当我们进行ADF检验时，需要根据数据特点选择合适的类型，以得到更为准确的检验结果。

5、从上往下 分为2个部分 最上面的部分是ADF检验的结论部分，看的时候看prob这列的值，这个越小就表明越不可能存在单位根，小的标准就看你选择置信水平，比如你选择5%，那么小于5%就得到不存在单位更的结论。

6、具体的操作在附加中。结果的判断如下：原假设是有单位根，p值大于显著性水平（0.1 or 0.05），不能拒绝原假设，就是有单位根，需要做差分。例如下面这个结果 就是有单位根。

ADF检验结果怎么看

1、对时间序列单位根的检验为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，则可以通过差分的方法来消除单位根，得到平稳序列。

2、最上面一栏中，右边的是三种显著水平下的临界值，把ADF值就是第一个值和右边三个值比较，介于5%和10%之间，说明在10%显著水平下显著。D一般表示差分，x（-1）表示一阶滞后。

3、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overdifferencing。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overdifference了。

4、其中，c代表有常数项，t代表有趋势项，k代表有季节性（季节波动）。这三种类型都是为了适应不同的时间序列模型。当我们进行ADF检验时，需要根据数据特点选择合适的类型，以得到更为准确的检验结果。

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