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一、adf检验结果p值怎么看
1、p值是t统计量对应的概率值,所以t和p两者是等效的,看p就够了.p值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近于0越好；
2、是要判断adf值与三个水平下的值,小于的话,不需要做差分,大于的情况下要做差分序列和adf检验；
3、p值和adf检验都是参考目标,但主要是adf值,因为它的约束较p值严格,p值存在于给定显著水平内即可.e-views中很多数据值相同的参考意义
二、adf检验详细步骤
ADF检验是一种用于时间序列数据分析的统计检验方法，通常用于判断数据是否具有单位根。以下是ADF检验的详细步骤：
确定原假设和备择假设：ADF检验的原假设是时间序列数据中存在单位根，即数据是非平稳的。备择假设是时间序列数据不存在单位根，即数据是平稳的。
选择适当的ADF检验统计量：ADF检验有多种检验统计量，根据具体的情况选择适当的统计量。例如，ADF检验中常用的统计量包括ADF统计量、PP统计量和KPSS统计量等。
确定ADF检验的截断点：在进行ADF检验时，需要选择一个截断点，以确保检验结果的准确性。截断点可以基于样本量、序列长度或其他标准进行选择。
计算ADF检验的统计量：根据所选的检验统计量和截断点，计算ADF检验的统计量。
判断统计量的显著性：根据所选的显著性水平（通常是0.05或0.01），将计算出的检验统计量与相应的临界值进行比较。如果统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为时间序列数据是平稳的；否则接受原假设，认为数据是非平稳的。
分析检验结果：根据ADF检验的结果，分析时间序列数据的平稳性和非平稳性特征，选择合适的分析方法和模型。
需要注意的是，ADF检验是一种较为简单的时间序列数据分析方法，但其结果可能存在一定的局限性。在实际应用中，应综合考虑多种检验方法和数据分析工具，以获得更准确和可靠的结果。
三、spss做adf检验
时间序列的自相关和偏相关检验SPSS没有Eviews强大，不过一般的SPSS也能做出参考Graphs——Timeseries——autocorrelation
四、df检验和adf检验之间的联系
1.df检验和adf检验之间存在联系。
2.这两种检验方法都是用于检验时间序列数据的单位根问题，即序列是否具有非平稳性。
-df检验（Dickey-Fullertest）是一种常用的单位根检验方法，它基于自回归模型，通过检验残差序列是否存在单位根来判断序列的平稳性。
-adf检验（AugmentedDickey-Fullertest）是对df检验的改进，它引入了更多的滞后项来考虑序列的自相关性，提高了检验的准确性。
3.-df检验和adf检验都是常用的时间序列分析方法，用于判断序列的平稳性，对于经济学、金融学等领域的研究具有重要意义。
-在实际应用中，可以根据具体情况选择使用df检验还是adf检验，以得到更准确的结果。
-此外，还有其他单位根检验方法，如Phillips-Perron检验等，研究人员可以根据需要选择适合的方法进行分析。
五、pp检验和adf检验的差异
1、pp检验是一种处理高维数据的统计方法。
2、adf检验就是单位根检验。指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。
六、若ADF检验,一阶差分不平稳怎么办
1、原则上非平稳序列和非同阶差分序列都是不能处理的。
2、但是现实中常常出现a序列平稳，b序列差分平稳，这样也在做；但弱b序列是二阶差分及其以上，就不行了，就完全没经济意义了。
七、ad检验的临界值
ADF检验的原假设是存在单位根，一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值，只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。注意，ADF值一般是负的，也有正的
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