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（1）下图是某序列的自相关图，自相关系数明显拖尾，有些教材说这样的序列是不平稳的、带有趋势性的，可是我用 Eviews 做单位根检验通过了（基于常数项和趋势项，p=0.0190，ADF，貌似是常数项和趋势项、常数项、无三个模型任意通过一个即可吧）？另外我不明白为什么单位根检验可以有趋势项，有趋势的时间序列按定义来说不应该是不平稳的吗？
                                                                                                            
                                                                              

（2）我参考的某篇论文用经过一阶差分的 Box-Ljung 统计量和卡方对比大小，若到了第 i 阶差分后的 Box-Ljung 统计量小于对应的卡方值，则称该序列有一个「大小为 i 的滞后」。第 i 阶的 Box-Ljung 统计量是用来检验前 i 个自相关系数是否和零有显著差异的，所以该论文的判断我觉得也可以理解，可是这方法在其他时间序列教材都没发现。如果该论文的这种判断可以成立，请问那和对比自相关系数在第几阶落入两倍标准误差线内有什么区别呢？

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关键词：偏自相关 相关图 自相关 EVIEWS Ljung 论文 模型 统计

抱歉现在才发现图没传好，这是一楼问题（1）的图：

谢谢大家回答！

Ficush 发表于 2014-4-19 19:33
抱歉现在才发现图没传好，这是一楼问题（1）的图：

谢谢大家回答！

明显拖尾，而且不是指数形式衰减的，肯定不平稳

qinwl 发表于 2014-4-20 08:04
明显拖尾，而且不是指数形式衰减的，肯定不平稳

可是我用 Eviews 做单位根检验（ADF），结果 p=0.0190，取 p<0.05 就满足平稳，是哪里有问题？

Ficush 发表于 2014-4-20 17:33
可是我用 Eviews 做单位根检验（ADF），结果 p=0.0190，取 p

可是我用 Eviews 做单位根检验（ADF），结果 p=0.0190，取 p.
恰好标明有单位根啊，需要做差分。

qinwl 发表于 2014-4-21 12:01
可是我用 Eviews 做单位根检验（ADF），结果 p=0.0190，取 p.
恰好标明有单位根啊，需要做差分。

sorry 前面的解释不准确。你是否选择了，做一次差分后再做了单位根检验了。还是直接对原序列做的？

qinwl 发表于 2014-4-21 12:49
sorry 前面的解释不准确。你是否选择了，做一次差分后再做了单位根检验了。还是直接对原序列做的？

没有，是对原序列检验的，选择了包含趋势项和常数项（Trend and Intercept），界面的其他设置都没动

序列（观察起来是有趋势的，可是单位根检验能过，我也不知道是不是自己方法有问题，无奈是外行没系统学过）：
0.63518937
0.65399352
0.62933800
0.63891876
0.55392978
0.53735989
0.57018226
0.55576248
0.54579515
0.52455618
0.51173180
0.51881975
0.50952967
0.53553815
0.53494727
0.52285233
0.53161285
0.51384366
0.51640826
0.49788621
0.51219686
0.50057207
0.51257308
0.51264193
0.51971818
0.52014337
0.51818815
0.51660717
0.52787492
0.52060492
0.52586217
0.52664061
0.52695330
0.50898753
0.54188763
0.53969698
0.53041737
0.53446213
0.53703295
0.54653359
0.54638042
0.53964140
0.56626309
0.55389993
0.57191980
0.56111196
0.56414618
0.57670171
0.57661341
0.58005613
0.57766361
0.57407379
0.58040705
0.59896847
0.60717156
0.61401354
0.59962743
0.57889327
0.55233203
0.56554592
0.56085474
0.56977031
0.55732201
0.57424596
0.56645686
0.58143034
0.58915759
0.56379631
0.59360430
0.60034538
0.60192734
0.59731471
0.59523905
0.58598896
0.58434961
0.58903493
0.58708074
0.58898389
0.59989576
0.58982830
0.60882109
0.59836283
0.59508239
0.61674698
0.60540862
0.59070223
0.59623025
0.61215964
0.59801429
0.60368132
0.60411427
0.61094817
0.59198684
0.60837831
0.60146442
0.59349579
0.58714884
0.58323202
0.57185195
0.59222089
0.59442208
0.60939563
0.59421587
0.60498280
0.61364689
0.60020506
0.59076375
0.62478918
0.60538597
0.61470151
0.61274194
0.59552575
0.60810494
0.62346620
0.61053815
0.64261610
0.61239536

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