单整中ADF三个方程的检验判别标准是什么？

Question

如题所述

Answer 1

当面对单整时间序列数据时，ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是确定其平稳性的重要工具。关键步骤在于首先确保数据已达到一阶单整，即I(1)。在这一前提下，我们通过以下三个关键方程进行检验：

原假设（H₀）：序列的差分一次后趋于平稳，即一阶差分的均值为零，记作dY_t - dY_t-1 ~ N(0, σ²)。
备择假设（H₁）：序列存在一阶单位根，即一阶差分不为零，可能存在趋势或季节性成分。
ADF统计量的计算：通过构造统计量，如ADF、P-值和 Critial Value，来判断原假设是否被拒绝。如果ADF统计量的绝对值大于临界值，通常情况下我们拒绝原假设，认为数据可能存在一阶单整。

进行ADF检验时，我们会计算ADF统计量，它依赖于t值或Z值，以及对应的显著性水平，如5%或10%。如果统计量值显著负，且小于临界值，那么我们可以接受原假设，即数据是一阶单整的。反之，如果统计量值正或接近零，且大于临界值，那么可能需要进一步考虑其他阶数的差分或者模型修正。

综上所述，ADF检验的核心在于通过对比统计结果与临界值，来判断数据是否满足单整性要求，这对于经济模型的设定和预测分析至关重要。记住，每个步骤都需要严谨的统计推断，以确保得出的结论可靠且科学。