请教：ADF..PP..KPSS检验结果不一致该怎么办？

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

请教：
对一个时间序列，看它的折线图，显示是有截距和趋势项，而且是非平稳的。但是进行平稳性检验时，用ADF检验方法，结果是平稳的，，用PP方法和KPSS方法时，却又都是非平稳的
这样的情况下，该如何解释呢？是不是ADF检验不凑效了？
望高手指教，谢谢了


这是折线图、、ADF检验结果、PP结果、和KPSS结果（这三种检验都使用的是含有截距和趋势的模型，最大滞后长度系统自动选择5，因为样本观测值是24个）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏5 回帖

关键词：kpss PSS ADF 怎么办 ADF检验 而且 模型 如何 样本

啊啊啊啊~~~
好像图片下载很慢

ADF检验结果：：



Null Hypothesis: LEC2 has a unit root                               
Exogenous: Constant, Linear Trend                               
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)                               
                               
                        t-Statistic          Prob.*
                               
Augmented Dickey-Fuller test statistic                        -5.955664         0.0008
Test critical values:        1% level                -4.571559       
        5% level                -3.690814       
        10% level                -3.286909       
                               
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.                               
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20                               
        observations and may not be accurate for a sample size of 18                               
                               
                               
Augmented Dickey-Fuller Test Equation                               
Dependent Variable: D(LEC2)                               
Method: Least Squares                               
Date: 09/15/09   Time: 10:41                               
Sample (adjusted): 1991 2008                               
Included observations: 18 after adjustments                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
LEC2(-1)        -0.608677        0.102201        -5.955664        0.0001
D(LEC2(-1))        1.034670        0.140050        7.387883        0.0000
D(LEC2(-2))        0.288148        0.140991        2.043733        0.0682
D(LEC2(-3))        0.645888        0.108452        5.955530        0.0001
D(LEC2(-4))        -0.161844        0.111112        -1.456588        0.1759
D(LEC2(-5))        0.274045        0.112057        2.445596        0.0345
C        4.460026        0.736124        6.058800        0.0001
@TREND(1985)        0.049707        0.008672        5.732024        0.0002
                               
R-squared        0.916319            Mean dependent var                0.093153
Adjusted R-squared        0.857742            S.D. dependent var                0.043764
S.E. of regression        0.016507            Akaike info criterion                -5.068997
Sum squared resid        0.002725            Schwarz criterion                -4.673276
Log likelihood        53.62097            F-statistic                15.64298
Durbin-Watson stat        2.626132            Prob(F-statistic)                0.000121

PP检验结果

Null Hypothesis: LEC2 has a unit root                               
Exogenous: Constant, Linear Trend                               
Bandwidth: 1 (Newey-West using Bartlett kernel)                               
                               
                        Adj. t-Stat          Prob.*
                               
Phillips-Perron test statistic                        -1.642541         0.7435
Test critical values:        1% level                -4.416345       
        5% level                -3.622033       
        10% level                -3.248592       
                               
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.                               
                               
                               
Residual variance (no correction)                                 0.002563
HAC corrected variance (Bartlett kernel)                                 0.003438
                               
                               
                               
Phillips-Perron Test Equation                               
Dependent Variable: D(LEC2)                               
Method: Least Squares                               
Date: 09/15/09   Time: 10:42                               
Sample (adjusted): 1986 2008                               
Included observations: 23 after adjustments                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
LEC2(-1)        -0.185899        0.130493        -1.424587        0.1697
C        1.467187        0.962992        1.523571        0.1433
@TREND(1985)        0.016640        0.011776        1.413047        0.1730
                               
R-squared        0.092148            Mean dependent var                0.096221
Adjusted R-squared        0.001363            S.D. dependent var                0.054326
S.E. of regression        0.054289            Akaike info criterion                -2.867872
Sum squared resid        0.058947            Schwarz criterion                -2.719764
Log likelihood        35.98053            F-statistic                1.015015
Durbin-Watson stat        1.301387            Prob(F-statistic)                0.380320

KPSS检验结果

Null Hypothesis: LEC2 is stationary                               
Exogenous: Constant, Linear Trend                               
Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)                               
                               
                                LM-Stat.
                               
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test statistic                                 0.096407
Asymptotic critical values*:                1% level                 0.216000
                5% level                 0.146000
                10% level                 0.119000
                               
*Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (1992, Table 1)                                
                               
                               
Residual variance (no correction)                                 0.007466
HAC corrected variance (Bartlett kernel)                                 0.020209
                               
                               
                               
KPSS Test Equation                               
Dependent Variable: LEC2                               
Method: Least Squares                               
Date: 09/15/09   Time: 10:42                               
Sample: 1985 2008                               
Included observations: 24                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        7.460497        0.035720        208.8581        0.0000
@TREND(1985)        0.090138        0.002661        33.87119        0.0000
                               
R-squared        0.981185            Mean dependent var                8.497088
Adjusted R-squared        0.980329            S.D. dependent var                0.643457
S.E. of regression        0.090246            Akaike info criterion                -1.892899
Sum squared resid        0.179176            Schwarz criterion                -1.794728
Log likelihood        24.71479            F-statistic                1147.258
Durbin-Watson stat        0.367130            Prob(F-statistic)                0.000000

我一般都是使用ADF

希望好心人帮帮忙呀~~~
急用啊~~~

hbq 发表于 2009-9-15 10:41
我一般都是使用ADF

哦，但是，我这里是希望序列是非平稳的呀，，，ADF和PP、KPSS。到底哪个更有说服力？

不一致也没有什么奇怪的，选一个就行~

哦，谢谢~~

还有一个问题，希望得到大家的解答：
使用Jonansen协整方法对变量进行协整，如果不存在协整关系，就使用VAR;如果存在协整关系，就使用VEC，是吗？
VAR和VEC可以同时用吗？