eviews中时间序列的平稳性、协整检验操作(一)：adf单位根检验

### 回答1：
题目中所提到的'b'eviews'是一款数据分析软件，其中有一个时间序列分析功能可以进行平稳性和协整检验的操作，其中ADF单元根检验是其中的一种方法。通过ADF单元根检验，可以判断所分析的时间序列是否是平稳的。

### 回答2：
在进行时间序列分析时，我们需要检验其是否平稳，因为平稳的时间序列才能更好地进行预测和建模。Eviews是一种常用的时间序列分析工具，因此对于平稳性的检验，我们需要掌握Eviews中的操作方法。

在Eviews中，我们可以使用ADF单位根检验来检验时间序列的平稳性。ADF测试的原假设是时间序列具有单位根，即非平稳，备择假设是时间序列是平稳的。ADF检验其实是通过迭代的方法逐步剔除时间序列中的趋势、季节变化等，直到使得检验统计量的显著性小于某个阈值为止，然后根据检验统计量的显著性来判定时间序列是否平稳。

具体操作步骤如下：

1. 打开Eviews，新建一个工作文件，将需要进行单位根检验的时间序列数据导入Eviews中；
2. 右键点击数据对象，在弹出的选项中选择“View”，然后在“View”下拉菜单中选择“Unit Root Test…”；
3. 在“Unit Root Test”对话框中选择需要进行ADF检验的时间序列数据，并设置其他选项，例如滞后阶数、趋势选项以及核心数选项等；
4. 点击“OK”按钮，Eviews将会计算统计量并显示ADF检验结果；
5. 分析ADF检验结果，如果检验统计量小于对应的临界值，并且p值小于0.05，则拒绝原假设，即时间序列是平稳的。

除了ADF检验，Eviews还可进行其他的平稳性检验方法，例如KPSS检验、PP检验等。在实际应用时，我们需要根据数据类型、样本量等不同情况，选择合适的方法进行平稳性检验。

在时间序列分析中，协整检验也是常见的操作之一。协整也就是指两个或多个非平稳时间序列之间的长期关系。在Eviews中，我们可通过协整检验来判断两个非平稳时间序列之间是否具有协整关系。协整检验也通常使用ADF检验来实现。

具体操作步骤如下：

1. 打开Eviews，导入需要进行协整检验的两个或多个非平稳时间序列数据；
2. 右键点击数据对象，在弹出的选项中选择“View”，然后在“View”下拉菜单中选择“Cointegration…”；
3. 在“Cointegration”对话框中，选择需要进行协整检验的时间序列数据，并设置其他选项，例如滞后阶数、趋势选项等；
4. 点击“OK”按钮，Eviews将会计算统计量并显示协整检验结果；
5. 分析协整检验结果，如果检验统计量小于对应的临界值，并且p值小于0.05，则拒绝原假设，即两个非平稳时间序列之间具有协整关系。

需要注意的是，协整检验并不意味着两个时间序列之间一定具有因果关系。在实际应用中，我们需要进一步分析时间序列之间的因果关系。

### 回答3：
时间序列的平稳性和协整性是经济学研究中非常重要的概念，而EViews可以给我们提供方便的检验方法。

在EViews中，我们可以采用ADF单位根检验来判断一个时间序列是否平稳。ADF检验的基本思路是对一个含有单位根的随机过程进行差分，使其变成一个平稳过程，再进行显著性检验。该检验包含常数项和趋势项两种情况。

对于线性趋势模型，ADF检验的null hypothesis是存在单位根，在备择假设中我们认为该时间序列是平稳的。如果测试结果拒绝了零假设，就可以得出结论该时间序列是平稳的。我们可以打开EViews的view->Unit Root Test窗口进行ADF检验。

同时，在EViews中我们也可以采用协整检验来分析两个或多个非平稳时间序列之间是否存在线性整合关系。协整性可以看作是多个无关联非平稳时间序列之间的关系，它表示变量之间即使不是直接的关系，但是却存在着长期的关联关系。常见的协整检验方法有Johansen检验和Engle-Granger检验。

在进行ADF检验或协整检验之前，需要先对数据进行展示，通常需要对数据进行非平稳性检验，如果时间序列数据不平稳，则在进行建模前需要对其进行差分或对数调整等变换，以保证数据平稳。

总之，EViews中的时间序列平稳性和协整检验可以很好的检验和分析时间序列数据，使得经济学研究者可以更准确地进行数据分析和模型建立。