DF检验和ADF检验的区别

DF检验和ADF检验都是用于检验时间序列数据是否具有单位根（即非平稳性）的方法，其主要区别在于模型的形式和使用的数据。

具体来说，DF检验是最早提出的单位根检验方法之一，它是建立在一个简单的自回归模型（AR(1)）上的，模型形式为：

y(t) = α + β * y(t-1) + ε(t)

其中，y(t)表示时间序列数据，α是常数，β是自回归系数，ε(t)是白噪声。

DF检验的原理是，通过检验自回归系数β是否等于1来判断序列是否具有单位根。如果β=1，那么序列存在单位根，即非平稳；如果β<1，那么序列不存在单位根，即平稳。

与DF检验相比，ADF检验使用了更复杂的自回归模型，并且引入了趋势项来对序列的趋势进行建模。ADF模型形式为：

Δy(t) = α + β * y(t-1) + γ * t + ε(t)

其中，Δy(t)表示y(t)的一阶差分，γ是趋势项系数。

ADF检验的原理是，通过检验自回归系数β是否等于1，以及检验趋势项系数γ是否显著来判断序列是否具有单位根。如果β=1或γ不显著，那么序列存在单位根，即非平稳；如果β<1且γ显著，那么序列不存在单位根，即平稳。

因此，ADF检验相对于DF检验来说更加精细，并且可以处理更多的时间序列数据。

相关问题

adf检验python怎么进行

ADF检验是一种用于检验时间序列数据是否平稳的方法，Python中可以使用statsmodels库中的adfuller函数进行ADF检验。下面是一个简单的例子：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据
time = pd.date_range(start="2022-01-01", end="2022-01-07", periods=7)
price = [1.2, 2.3, 3.2, 4.2, 5.4, 6.1, 7.7]
df1 = pd.DataFrame({'time': time, 'price': price})
print(df1)

# 对价格序列进行ADF检验
price1 = df1['price']
adf_result1 = adfuller(price1)
print(adf_result1)
print(adf_result1[1])

# 对价格序列的一阶差分进行ADF检验
price2 = price1.diff(1)
price2 = price2.dropna()
adf_result2 = adfuller(price2)
print(adf_result2)
print(adf_result2[1])

在上面的代码中，我们首先创建了一个时间序列数据，然后使用adfuller函数对价格序列进行了ADF检验。最后，我们对价格序列的一阶差分也进行了ADF检验。在输出结果中，p值越小，说明序列越平稳。

ADF检验的代码Python

在Python中，ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）是用来检验时间序列数据是否存在单位根，即是否稳定。下面是使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数进行ADF检验的一个基本示例：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设df['your_series']是你的时间序列数据
def adf_test(series):
    result = adfuller(series)
    # 返回结果包括四个值：ADF统计量、p-value、Lags范围、迭代次数
    print(f"ADF Statistic: {result[0]}, p-value: {result[1]}")
    
    # 其他返回的详细信息通常会被保留为列表，例如：
    # critical values for 1%, 5%, and 10% levels
    print("Critical Values:")
    for key, value in result[4].items():
        print(f"{key}%: {value}")

adf_test(df['your_series'])

在这个例子中，我们首先导入`adfuller`函数，然后定义了一个`adf_test`函数，传入需要检验的数据列。函数会打印出ADF统计量和对应的p-value，以及显著性水平下的临界值。如果p-value小于设定的显著性水平（如0.05），那么我们可以拒绝原假设，认为该系列是平稳的。