KPSS检验怎么看不同的显著性水平

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求教一下大家 KPSS都说是统计值小于临界值时候接受原假设 即序列平稳 但是：10%的时候大于临界值 其余的都小于临界值 这个怎么回事？

Null Hypothesis: LNIM is stationary
Exogenous:  Constant, Linear Trend
Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett  kernel)
				LM-Stat.
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin  test statistic				0.137558
Asymptotic  critical values*:		1% level		0.216
		5% level		0.146
		10% level		0.119
*Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (1992,  Table 1)
Residual  variance (no correction)				0.053362
HAC  corrected variance (Bartlett kernel)				0.110679

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关键词：kpss PSS HYPOTHESIS stationary Correction critical values 统计

不是都是大于临界值么？

因为0.137558>0.119,因此，在10%显著性水平下拒绝原假设，即在10%显著性水平下认为序列非平稳。

KPSS的零假设与其他的平稳性检验的零假设正好相反，KPSS的零假设是原序列平稳，即楼主截图中的“Null Hypothesis: LNIM is stationary”，0.146>0.13758>0.119，表明零假设发生的概率在5%到10%之间，按照10%的标准的话是小概率事件发生了，拒绝零假设，即序列不平稳。

若考虑KPSS检验的滞后阶数，是要每一阶的统计量都小于临界值才说明是平稳序列吗？

景凯 发表于 2017-2-21 14:54
KPSS的零假设与其他的平稳性检验的零假设正好相反，KPSS的零假设是原序列平稳，即楼主截图中的“Null Hypot ...

这不是应该10%时接受原假设，0.13758>0.119，小于t值。然后5%，1%拒绝原假设

景凯 发表于 2017-2-21 14:54
KPSS的零假设与其他的平稳性检验的零假设正好相反，KPSS的零假设是原序列平稳，即楼主截图中的“Null Hypot ...

这不是应该10%时接受原假设，0.13758>0.119，小于t值。然后5%，1%拒绝原假设

Bonnie秀 发表于 2017-12-26 15:48
若考虑KPSS检验的滞后阶数，是要每一阶的统计量都小于临界值才说明是平稳序列吗？

请问你知道答案了吗？