eviews单位根检验结果怎么看？

一、eviews单位根检验结果怎么看？

单位根检验的假设是数据含有单位根，因此生成结果之后看P值大小，例如说，P值小于0.05，那么就说明在95%的显著水平下拒绝原假设，也即原序列不含有单位根，数据是平稳的。

二、怎么看ADF单位根检验的结果？

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dfuller lny（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“dfuller lny，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：pperron lny。

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：“dfgls lny” ，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：“kpss lny，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：dfgls dlny，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：“kpss dlny，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）

三、eviews单位根检验的结果怎么看怎样才是平稳的？

看ADF那一行的p值，越接近0越说明序列是平稳的，第一个p=0.0526，在10%上通过平稳性检验，在5%上不通过，第二个p=0.0730，也是在10%上通过5%上不通过

四、eviews单位根检验的结果怎么看，怎样才是平稳的？

单位根检验的假设是数据含有单位根，因此生成结果之后看P值大小，例如说，P值小于0.05，那么就说明在95%的显著水平下拒绝原假设，也即原序列不含有单位根，数据是平稳的。

五、单位根检验的检验形式？

单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。

单位根检验是随机过程的问题。定义随机序列

，t=1,2,…是一单位根过程，若x_t=ρx_t-1 +ε ， t=1,2… 其中|ρ|<1，{ε }为一平稳序列(白噪音)，且E[ε ]=0, V(ε )=σ <∞, Cov(ε ,ε )=μ <∞这里τ=1,2…。特别地，若ρ=1，则上式就变成一个随机游走序列，因此随机游走序列是一种最简单的单位根过程。

六、单位根检验是否是t检验？

单位根检验是针对宏观经济数据序列、货币金融数据序列中是否具有某种统计特性而提出的一种平稳性检验的特殊方法，单位根检验的方法有很多种，包括ADF检验、PP检验、NP检验等。

　定义随机序列{Xt}，t=1,2,…是一单位根过程，若Xt=ρXt-1 +ε ， t=1,2… ,其中ρ=1，{ε }为一平稳序列，且 E[ε ]=0, V(ε )=σ <∞, Cov(ε ,ε )=μ <∞ 这里τ=1,2…。

七、单位根检验的原理？

单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。

在离散时间序列模型中，如自回归移动平均（AR-MA）过程，模型的自回归部分的‘单位根’表明序列是不平稳的，即随时间的推进，它并没有回到给定值的趋势（长期均值）。

八、单位根检验与df检验的关系？

DF检验是单位根检验最常用的方法,实际应用时,必须按照一定的顺序选择三个检验模型,否则检验可能产生一定的偏误。文章通过蒙特卡罗模拟方法论证了如果不确定的缺少或不正确的增加一些确定项将分别导致第一类错误和第二类错误的概率变大,所以得出DF检验必须按照一定的顺序检验的结论。

九、求单位根检验eviews步骤？

单位根检验是用于检验时间序列数据是否具有平稳性的方法，常用的方法有ADF检验和Phillips-Perron检验。

在eviews软件中，进行ADF检验的步骤如下：

1. 打开eviews软件，并导入需要进行单位根检验的时间序列数据。2. 点击菜单栏上的“Quick”选项，选择“Unit Root Test”。3. 在弹出的“Unit Root Test”对话框中，选择想要进行的检验方法（ADF或Phillips-Perron），并输入需要进行检验的变量名称。4. 点击“OK”按钮进行检验。5. 检验结果会在eviews的输出窗口中显示，包括检验统计量、p值以及是否拒绝原假设等指标。需要注意的是，在进行单位根检验时，需要首先对数据进行平稳性检验。如果数据不符合平稳性要求，则需要进行差分等处理，再进行单位根检验。

十、dw检验结果怎么看？

1、在生活当中dw检查是常见的一种身体的检查方式，dw检查的结果要通过专业的判断来进行结论的，在通常情况下检查的t对应的prob是需要根据参数来进行判断，如果衡量出现偏差就很容易出现错误数据，从而容易影响到准确性。

2、参数显著性的检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验会通过，再看R方，越接近1，拟合的优度越高;F的P值，小于0.05模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性，在2的附近，说证明残差序列不相关。

3、 标准差是指衡量回归系数值的稳定性与可靠性的，越小则越稳定，解释变量的估计值T值是用来检验系数是否为零的，若值大于临界值则更可靠。

4、 估计值显著性的概率值(prob)都小于5%水平，则说明系数是显著的。R方是指回归的拟合程度，越接近1说明拟合的越完美。调整的R方随着变量的增加，对增加的变量进行“惩罚”。

5、D-W值是衡量回归残差是否序列自上午相关，假如严重偏离2，则被认为存在序列相关的问题。F统计值是衡量回归方程的整体显著性的假设检验，越大越显著。