stata的adf检验?

发布网友发布时间：2024-10-04 08:55

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热心网友时间：2024-10-05 08:18

ADF检验在时间序列分析中用于判断序列是否平稳。不平稳的数据可能产生误导性结果，因此在应用回归分析前，使用ADF检验对时间序列数据进行平稳性检验至关重要。ADF检验能帮助确定序列是否具有一阶单整特性。若序列存在单位根，则序列非平稳；反之，则序列平稳。

在进行ADF检验时，通常在Stata软件中执行如下步骤：首先，对数据进行DF检验（无趋势项），输入命令“dfuller lny”，其中lny为需要检验的时间序列数据。如果DF统计量小于临界值，可以拒绝存在单位根的原假设，即数据为平稳序列。若DF检验结果不显著，下一步是寻找最优滞后阶数，可通过输入“dfuller lny，lags（xx）reg”进行。xx为任意数值，用于检测滞后阶数。如果Z值一直不显著，考虑进行PP检验，命令为“pperron lny”。如果PP检验结果依然不显著，则使用DF-GLS检验，命令为“dfgls lny”。通过查看输出结果，判断数据在几阶的检验结果显著，若仍然不显著，说明时间序列存在单位根。

若发现数据存在单位根，需将原假设改为平稳序列，进行KPSS检验（命令“kpss lny，nottrend”），以确定数据在几阶滞后下是平稳的。若统计量大于5%置信水平的临界值，则认为存在单位根。此时需要进一步检验序列差分的平稳性，执行命令“dfgls dlny”，并查看滞后阶数在几到几之间，以此判断是否接受原假设，即差分序列是否平稳。完成差分平稳性检验后，进行KPSS检验（命令“kpss dlny，nottrend”），若统计量远小于5%临界值，则接受平稳序列的原假设。

在完成上述步骤后，对每个时间序列变量重复检验过程。最终在论文中呈现检验结果，包括ADF统计值、5%临界值、P值和序列的平稳性结论。在答辩中，除了提供检验结果外，还需准备理论推导以支持分析过程。

参考文献：陈强，《高级计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社，2010年，第414-422页。