計量經濟學
在 R 中解釋 ADF 測試
雖然是一名數學家，但我對時間序列和 R 相當陌生。在一項任務中，我被要求檢查 R 中的時間序列是否平穩，僅使用 $ \texttt{adf.test} $ 提供的功能 $ \texttt{tseries} $ 包裹。所以就我而言，我編碼 $$ \texttt{adf.test(nasdaq\$nasdaq_adj)} $$ 並收到 $$ \texttt{Dickey-Fuller = -1.3079, Lag order = 21, p-value = 0.8717 } $$ 作為輸出。我的結論是我不能拒絕零假設，因為 $ p $ -價值遠遠超過 $ 0.05 $ . 因此時間序列是非平穩的。
它是否正確？此外：我如何使用 $ \texttt{Dickey-Fuller} $ 在這種情況下檢驗統計量來解釋平穩性？
是的，ADF 檢驗的零假設是該系列包含單位根（例如，參見 Verbeek，現代計量經濟學指南第 273 頁）。
因此，您上面提供的結果表明您不能拒絕單位根的空值，因此您應該將您的系列視為非平穩的。
在這種情況下，如何使用 Dickey-Fuller 檢驗統計量來解釋平穩性？
平穩性/非平穩性是時間序列的屬性。非平穩性只是表明序列具有一些不確定的趨勢。ADF 測試只是測試這個屬性，它不會告訴你為什麼這個序列是非平穩的。為此，您需要利用一些理論模型。
例如，霍爾的隨機遊走假設（參見 Romer Advanced Macroeconomics pp 373）暗示消費應該遵循隨機遊走，因此是非平穩性的，因此可以解釋消費數據中觀察到的非平穩性。但是沒有辦法從統計測試中獲得這種資訊，你必須為此建立一些隱式/顯式的理論模型。