其实股票价格数据平稳性检验kpss的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解平稳性检验什么意思，因此呢，今天小编就来为大家分享股票价格数据平稳性检验kpss的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
一、20ADF检验是什么意思，是单位根检验吗
看到这个问题，刚好本人最近的论文使用了ADF检验这个方法，前段时间研究了整个ADF检验的流程，对其有较深刻的理性认识。通俗来讲，在一般情况下，ADF检验主要用于时间序列数据，这是因为时间序列会存在不平稳的过程，不平稳的时间序列数据可能会带来t检验失败、自回归系数估计值有偏向的等问题，最后使用stata对数据跑回归可能是一个伪回归或者伪相关，因此得出来的回归结果就是不大可靠的。在ADF检验当中比较重要的一个环节就是看滞后阶数是否显著（lags几期）之后回归。接下来讲一下stata操作流程：首先，进行不带趋势项的DF检验，命令为dfullerlny（假如lny是经济产出变量），看DF统计量大不大于左边单侧检验，若小于，则可以拒绝“存在单位很”的原假设。接着输入“dfullerlny，lags（xx）reg”，其中，xx可以是任何数字，用于检测最优滞后阶数，如果Z值一直不显著，可以使用PP检验，命令为：pperronlny。如果PP检验还是不显著........那就用最有功效的DF-GLS检验，命令为：“dfglslny”，此时stata会给你一个表格，该表会显示数据在几阶的1%、5%、10%显不显著，这个时候再不显著，就证明该时间序列存在单位根。发现数据存在单位根之后我们要将原假设变为平稳序列，这个时候要进行KPSS检验，命令为：“kpsslny，nottrend”。接着stata会告诉你数据从几阶到几阶滞后，如果统计量均大于5%置信水平的统计值，则认为存在单位根，因此，进一步检验lny的差分是否平稳，命令为：dfglsdlny，如果表格显示滞后阶数介于几到几之间，那这个时候就可以拒绝原假设了，即认为差分dlny为平稳过程。之后再进行kpss检验，命令为：“kpssdlny，nottrend”。这个时候，我们就可以看到统计量均远小于5%的临界值，接受平稳过程的原假设，在最后填写ADF检验结果表格的时候就可以写上：“接受lny为a阶单整a（x）过程。”然后上述过程对每个时间序列变量都进行一遍。在最后的结果表格写上：“ADF统计值、5%临界值、P值、平稳与否。”在进行kpss检验之后为几阶单整过程即可。（如果理解不了其中的数学逻辑可以先上软件操作，论文中不需要太多的理论推导，上结果分析回归结果即可，答辩的时候再准备理论推导）参考资料：陈强.高级计量经济学及stata应用[M].高等教育出版社.2010（414-422）
二、用SPSS怎么做单位根检验
1、1单位根检验可以使用ADF检验或Phillips-Perron检验。
2、2ADF检验要求模型中存在常数项，可以用SPSS的“时间序列”-“单变量时间序列建模”-“单位根检验”进行操作。
3、Phillips-Perron检验不要求模型中存在常数项，可以用SPSS的“时间序列”-“单变量时间序列建模”-“非参数单位根检验”进行操作。
4、3单位根检验是判断时间序列是否平稳的一种方法，如果序列存在单位根，则表明序列是非平稳的，需要进行差分或其他步骤来使其平稳。
三、怎么用EVIEWS做单位根检验
EViews中常用的单位根检验有ADF检验和PP检验，其原理和步骤如下：
ADF检验（AugmentedDickey-Fullertest）是通过检验序列是否具有单位根的存在，来进一步判断该序列是否具有平稳性的检验方法。在ADF检验中，如果序列存在单位根，则表示序列具有非平稳性；反之，序列平稳。
(1)选择【Quick】-【UnitRootTest】-【ADFTest】。
(2)在输入对话框中，输入要检验的序列及其滞后阶数，并选择所需的配置选项。
(3)点击【OK】以开始检验。检验结果将会展示在输出窗口中。
PP检验（Phillips-Perrontest）是也是一种常用的单位根检验方法，它在ADF检验的基础上进行了改进，在处理多个滞后阶数和自相关结构上拥有更好的表现。
(1)选择【Quick】-【UnitRootTest】-【Phillips-PerronTest】。
(2)在输入对话框中，输入要检验的序列及其滞后阶数，并选择所需的配置选项。
(3)点击【OK】以开始检验。检验结果将会展示在输出窗口中。
在进行单位根检验时，需要注意选择合适的滞后阶数，并且要根据具体情况选择所需的检验方法。检验结果会给出检验统计量及其对应的显著性水平，通过判断统计量是否大于临界值来判断序列是否具有单位根，进而判断序列是否平稳。
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