单位根检验(ADF)

所属分类:时间序列分析

这个方法是做什么的

回答一个只有两种答案的问题:这条序列是围绕固定水平波动的平稳序列,还是随机游走式的非平稳序列。原假设是“存在单位根(非平稳)”,p 小于 0.05 才拒绝它。回归项设定不用你选:模块先把序列对时间做一次 OLS,斜率显著就采用“常数+趋势(ct)”,差分序列则一律按“仅常数(c)”。

除了 ADF 本身,报告还给三样东西。一是原假设方向相反的 KPSS(H₀ 是平稳),两者联合可区分四种情形,其中“两个都不拒绝”意味着数据信息量不足、不能下结论。二是逐阶差分表,告诉你几阶差分才平稳,即单整阶 I(d)。三是卡④ 的三项稳健性:允许一次内生结构突变的 Zivot-Andrews、对残差自相关与异方差稳健的 Phillips-Perron,以及把“冲击有多持久”量化成 AR(1) 系数 ρ 与半衰期——单位根检验只给是非,持续性强度由这两个数承担效应量的角色。读这份报告的着眼点,就是四个检验的方向是否互相印证,而不是只抄一个 p 值。

需要准备什么数据

  • 时间序列(定量):定量变量(数值)
  • 时间索引(可选)(可选):定量或定类变量

数据要求

  • 数据表至少 30 行。
  • 单列缺失率不超过 20%。
  • 不接受取值全都一样的列(零方差列没有可分析的变异)。

以上条目由系统从该方法的校验规则直接生成,与上传数据时的实际拦截规则一致。

什么时候用它

  • 建 ARMA、VAR、格兰杰检验之前,先确认序列满足平稳性前提
  • 需要确定差分阶数 d,用于 ARIMA 定阶
  • 判断一次政策或事件的冲击是永久性的还是会衰减(看 ρ 与半衰期)
  • 序列疑似有结构突变,想知道“非平稳”的判定是不是突变造成的假象

前提是观测等间隔、按时间排列、非常数列,且至少 30 行——29 行会被直接拦下。这个模块是本族少数会替你排序的:拖入“时间索引”列后它会解析成日期并升序排列,把行序打乱重跑,输出逐字不变。没有时间索引列时仍以行序为准。另外缺失容忍度是两成,按行剔除后剩下的观测在时间轴上不再等距,缺失偏多时应先做时序插补再来。

什么时候不要用它

  • 只想知道有没有上升或下降趋势:ADF 的结论是“平稳与否”,不是“有无趋势”,用「Mann-Kendall趋势检验」。
  • 怀疑的是水平的一次性跳变而不是单位根:用「突变点检测(Pettitt)」正式定位突变位置与幅度。
  • 要看各阶自相关的完整形态、给 ARIMA 定 p 和 q:用「(偏)自相关分析」。
  • 有多条序列、想知道它们之间有没有长期均衡:单变量平稳性只是前置步骤,用「协整检验」。
  • 已经确认平稳、下一步是建模预测:直接用「时间序列分析(ARIMA)」,有年周期用「季节性ARIMA模型」。
  • 两条非平稳序列,你关心的是它们偏离长期均衡后多快回复:那是误差修正的问题,用「ECM模型」。

容易误读的地方

  • 不能拒绝单位根,不等于序列真的非平稳。 ADF 是出了名的低功效检验:当 ρ 接近但小于 1、或样本较短时,它经常给不出显著结果。报告卡⑤ 的“研究局限”第一条就写着这件事。正确的读法是把它和 KPSS 一起看——只有 ADF 拒绝且 KPSS 不拒绝,才是干净的“平稳”;两个都不拒绝时应当直说数据不足以判定,而不是写成“未见非平稳”。
  • 四个检验结论不一致是常态,不是出错。 演示数据上 ADF t=−8.388(p<0.001)判平稳,而 Phillips-Perron 给 −2.8301(p=0.1861),不能拒绝单位根,报告在卡④ 与卡⑤ 都如实标注了这处不一致。PP 与 ADF 分歧通常提示残差存在自相关或异方差;此时不能只挑对自己有利的那一个引用,应当把分歧连同 KPSS、Zivot-Andrews 的结论一起报告。
  • 判成 I(0) 不代表冲击立刻消失。 同一份演示数据里 AR(1) 系数 ρ=0.9029、半衰期 6.78 期——统计上平稳,但一次冲击的影响要六七期才衰减一半。“平稳”只是保证冲击最终会衰减,不保证衰减得快。做政策评估时该引用的是 ρ 与半衰期,不是 p 值。
  • 结构突变会让标准 ADF 系统性偏向“非平稳”。 这是单位根检验最常见的误判来源,卡④ 的 Zivot-Andrews 就是为它准备的:它允许数据自己选出一个突变点(演示定位在第 29 个观测)。如果标准 ADF 不显著而 Zivot-Andrews 显著,真正的问题是突变而不是单位根,直接差分反而会把问题掩盖掉。
  • 差分阶数要取第一个使序列平稳的阶,不是越高越保险。 逐阶差分表上二阶、三阶往往也显著,但过度差分会引入 MA 单位根并放大高频噪声,后续 ARIMA 的移动平均项会变得极不稳定。另外差分序列一律按“仅常数(c)”设定检验,若差分后仍有确定性趋势,这个设定偏保守,卡⑤ 已把它列为局限。
前提检验不显著不等于前提成立
概念图1 前提检验不显著不等于前提成立
检验只能拒绝原假设,不能证明它成立。p = 0.42 既可能是真的没有差别,也可能是样本量不够、差别没被检出来,两者从这个 p 值上分不开。规范的写法是「没有证据表明……」;要论证「两者确实相当」,需要另做等价性检验。

报告里有什么

  1. 输出结果一:数据概览与前提检验
  2. 输出结果二:ADF 检验主结果与 ADF/KPSS 联合判定
  3. 输出结果三:可视化(原序列与各阶差分时序图)
  4. 输出结果四:持续性效应量与稳健性检验
  5. 输出结果五:结论与学术表述
月度销售额(万元) 原始序列时序图
图1 月度销售额(万元) 原始序列时序图
月度销售额(万元) 一阶差分时序图
图2 月度销售额(万元) 一阶差分时序图
月度销售额(万元) 二阶差分时序图
图3 月度销售额(万元) 二阶差分时序图
自上而下依次为原序列、一阶差分与二阶差分(若可算)的时序图;每张图都可切到「表格」视图读取数值。

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