单位根检验操作-文档资料

1、1单位根检验的EViews操作2 利用利用EViews进行单位根检验进行单位根检验 （ADF、DF检验的操作步骤基本相同）检验的操作步骤基本相同） 在主菜单选择在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名输入待检验的序列名/单击单击OK / 出现单位根检验对话框出现单位根检验对话框 单位根检验对话框单位根检验对话框(由三部分构成由三部分构成) （1）检验类型（）检验类型（Test Type) (A)DF检验检验 PP检验检验 （2）检验对象）检验对象 Level（水平序列）（水平序列） 1st difference（一阶差

2、分序列）（一阶差分序列） 2nd difference（二阶差分序列）（二阶差分序列） 3 （3）检验式中应包括的附加项）检验式中应包括的附加项 Intercept（漂移项）（漂移项） Trend and Intercept（趋势项和漂移项）（趋势项和漂移项） None（无附加项）（无附加项） （4）检验式中因变量的滞后差分项的个数。）检验式中因变量的滞后差分项的个数。4 例例 根据根据中国统计年鉴中国统计年鉴2004，得到我国，得到我国19782003年的年的GDP序列，检验其是否为平稳序列。序列，检验其是否为平稳序列。 中国中国19782003年度年度GDP序列序列56方法方法1: 用时序

3、图判断用时序图判断 由由GDP的时序图的时序图初步判断初步判断序列是序列是不平稳的不平稳的(可以看出该序列可能可以看出该序列可能存在趋势项，若需用存在趋势项，若需用ADF检验则选择第三种模型进行检验检验则选择第三种模型进行检验)。7方法方法2: 用用自相关系数自相关系数图判断图判断 中国中国GDP时间序列的时间序列的自相关系数不是自相关系数不是很快地（如滞后期很快地（如滞后期K=2，3）趋于零，即缓慢下降，趋于零，即缓慢下降，再次表明序列是非平稳的再次表明序列是非平稳的.8Quick Series Statistics Unit Root Test方法方法3: 单位根检验单位根检验9输入变量名

4、（本例：输入变量名（本例：GDP）10 选择选择ADF检验检验 / Level（水平序列）（水平序列）/ Trend and Intercept（趋势项和漂移项）（趋势项和漂移项）/ 滞后期数：滞后期数：211在原假设在原假设 00:1:HH 或=0 下，单位根的下，单位根的t检验统计量的值为：检验统计量的值为： .0.786011 或 在在1、5、10三个显著性水平下，单位根检验的临界值分三个显著性水平下，单位根检验的临界值分别为别为- 4.4167、-3.6219、-3.2474，显然，上述，显然，上述 检验统计量值大于检验统计量值大于相应相应DW临界值，从而接受临界值，从而接受 ，表明我

5、国，表明我国19782003年度年度GDP序列存在单位根，是非平稳序列序列存在单位根，是非平稳序列。0H12继续讨论继续讨论:对对GDP的一阶差分的一阶差分进行检验进行检验13 在在10的显著性水平的显著性水平下，单位根检验的临界值为下，单位根检验的临界值为 -3.2602，上述检验统计量值，上述检验统计量值-3.62511小于相应小于相应DW临界值，临界值，从而拒绝从而拒绝H0，表明我国，表明我国19782003年年D(GDP)序序列是平稳序列列是平稳序列.14年度数据一般选择1或2年，月度数据一般选择6个月、12个月或者18个月，季度数据一般4或者8。 滞后阶数的问题。最佳滞后阶数主要根据

6、AIC SC准则判定，当你选择好检验方式，确定好常数项、趋势项选择后，在lagged differences栏里可以从0开始尝试，最大可以尝试到7。你一个个打开去观察，看哪个滞后阶数使得结论最下方一栏中的AIC 和SC值最小，那么该滞后阶数则为最佳滞后阶数。15 单位根是否应该包括常数项和趋势项可以通过观察序列图确定，通过Quick-graph-line操作观察你的数据，若数据随时间变化有明显的上升或下降趋势，则有趋势项，若围绕0值上下波动，则没有趋势项；其二，关于是否包括常数项有两种观点，一种是其截距为非零值，则取常数项，另一种是序列均值不为零则取常数项。16 我们老师说样本较大时，选用bi

7、c ，较小时用aic 先找出最小的AIC和SIC（不是绝对值），在此基础上看ADF检验是否通过，即判断是否是平稳序列。 我一般是根据模型的最优滞后阶滞后阶数数作为协整的最优滞后阶数滞后阶数17 根据赤池信息准则或舒瓦茨信息准则 adf检验是在残差存在自相关时用的，滞滞后阶数后阶数可以根据序列自相关和偏自相关图确定18判断用不用常数项和趋势项常数项和趋势项一般做法是：先画原序列的曲线图，根据图形可以看出是否应该包含截距项（常数项）或者趋势项（这种方法是比较常用、有效和易行的）；对于生成过程比较复杂的时间序列数据，比较难直观地判断其是否含有时间趋势或常数项，而需要对常数项、时间趋势项及单位根单位根项的系数进行反复检验，以及它们之间较为复杂的联合检验，