adf检验结果怎么看
时间: 2024-06-15 21:06:48 浏览: 198
ADF检验是一种用于检验时间序列数据是否具单位根(非平稳性)的统计方法。根据ADF检验结果,我们可以判断数据是否平稳。根据提供的引用内容,ADF检验结果可以通过以下步骤进行解读:
1. 查看ADF统计量的实际值:根据引用中的描述,ADF统计量的实际值为-2.273。该值表示在给定的置信水平下,数据序列的单位根检验统计量的大小。
2. 比较实际值和临界值:根据引用中的描述,置信度为1%和5%的临界值分别为-2.660和-1.950。将实际值与临界值进行比较,以确定是否拒绝原假设。
3. 判断拒绝或接受原假设:根据引用[1]中的描述,如果实际值小于临界值,则拒绝原假设,即数据序列不存在单位根,可以认为是平稳的。反之,如果实际值大于等于临界值,则接受原假设,即数据序列存在单位根,可以认为是非平稳的。
根据提供的引用内容,ADF检验结果的解读如下:
根据ADF检验结果,Z(t)的实际值为-2.273,在置信度1%(-2.660)和5%(-1.950)之间。因此,根据实际值小于临界值的判断标准,我们可以拒绝原假设,即残差序列是不存在单位根的,或者说残差序列是平稳的。
相关问题
EVIews10 ADF检验结果怎么看
在EViews10中,进行ADF检验的结果主要包括以下几个方面:
1. ADF检验统计量(ADF Statistic):ADF检验的统计量是用来检验时间序列是否具有单位根的关键指标。如果ADF检验统计量的值小于对应的临界值,则可以拒绝单位根存在的原假设,即认为时间序列是平稳的。反之,如果ADF检验统计量的值大于临界值,则不能拒绝原假设,即认为时间序列具有单位根,是非平稳的。
2. ADF检验临界值(Critical Value):ADF检验的临界值是指在一定置信水平下(通常是95%和99%),对应的ADF检验统计量的临界值。如果ADF检验统计量的值小于对应的临界值,则可以拒绝原假设。
3. P值(p-value):P值是指在进行假设检验时,根据样本数据计算出的检验统计量在零假设下(即原假设为真)出现的概率。如果P值小于显著性水平(通常是0.05或0.01),则可以拒绝原假设,即认为时间序列是平稳的。如果P值大于显著性水平,则不能拒绝原假设,即认为时间序列是非平稳的。
4. ADF检验回归方程(ADF Regression Equation):ADF检验回归方程是用来计算ADF检验统计量的回归方程。在EViews中,可以通过查看ADF检验结果的“Test Equation”选项来查看ADF检验回归方程。
总之,通过比较ADF检验统计量和对应的临界值以及P值,可以判断时间序列是否具有单位根(即是否平稳)。如果P值小于显著性水平,同时ADF检验统计量的值小于对应的临界值,则可以拒绝原假设,认为时间序列是平稳的。反之,如果P值大于显著性水平或ADF检验统计量的值大于对应的临界值,则不能拒绝原假设,认为时间序列是非平稳的。
r语言adf检验结果怎么看
ADF检验是一种检验时间序列数据是否平稳的方法,它的返回结果包括了检验统计量和p值。在R语言中,可以使用`ur.df()`函数进行ADF检验,该函数返回一个对象,其中包含了检验统计量和p值等信息。
例如,以下代码展示了如何对一个时间序列数据进行ADF检验,并输出检验结果:
```
library(urca)
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
result <- ur.df(data, type = "trend", lags = 1)
summary(result)
```
其中,`ur.df()`函数的第一个参数为待检验的时间序列数据,`type`参数指定了ADF检验的类型,可以选择"none"、"drift"或"trend",`lags`参数指定了检验时使用的滞后阶数。`summary()`函数可以输出检验结果的摘要信息,包括了检验统计量、p值以及置信区间等。
需要注意的是,在进行ADF检验时,需要根据检验结果来判断时间序列数据是否平稳,一般来说,当p值小于设定的显著性水平(通常为0.05)时,可以拒绝原假设,即认为时间序列数据是平稳的。