ADF平稳性检验原理
时间: 2023-08-30 18:12:59 浏览: 1557
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ADF平稳性检验(Augmented Dickey-Fuller test)是一种时间序列分析中常用的检验方法,用于判断一个时间序列是否具有平稳性。
ADF检验的原理基于Dickey-Fuller单根检验,它的零假设是时间序列具有单位根,即非平稳。如果ADF检验拒绝了零假设,则可以得出时间序列是平稳的结论。
ADF检验的步骤如下:
1. 假设时间序列模型为 AR(p)(自回归模型),其中 p 是自回归阶数。
2. 对于给定的阶数 p,进行回归分析,将时间序列的差分项作为因变量,并包含常数项和滞后差分项作为自变量。
3. 计算回归结果的 t 统计量,用于检验系数是否显著。
4. 根据 t 统计量和显著水平确定是否拒绝零假设。
ADF检验的关键是判断 t 统计量是否显著。如果 t 统计量的绝对值大于临界值(根据样本量和显著水平确定),则拒绝零假设,即时间序列是平稳的;否则,无法拒绝零假设,即时间序列是非平稳的。
ADF检验的优点是可以处理包含滞后项的自回归模型,并且在样本量较小的情况下也能给出可靠的结果。但它也有一些限制,例如对于非线性关系的时间序列可能不适用,因此在实际应用中需要综合考虑其他方法来判断时间序列的平稳性。
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