Valor z Valor crtico 5 Acepto Ho: die serie tiene rasse unitarias Si die heuwettkämpfe unitarias serie keine estacionaria Die serie tiene races unitarias Keine hay (Rough und etwas freie Übersetzung) Wenn z gt z, wobei z der kritische Wert des Tests ist, dann akzeptieren wir H0, dh, dass die Serie eine Einheit hat Wurzel. Wenn es Einheitenwurzeln gibt, ist die Reihe nicht stationär. Demnach ist, wenn der p-Wert von z (t) nicht signifikant ist, die Reihe nicht stationär. Wenn z leq z ist, dann lehnen wir die Nullhypothese H0 ab, daß die Reihe eine Einheitswurzel hat. Wenn es keine Einheit Wurzeln, dann schließen wir die Serie ist stationär. Der p-Wert von z (t), der bedeutend ist, würde zu dem Schluss führen, dass die Serie stationär ist. Ich bin verpflichtet, Einheitswurzeltests auf einer gegebenen Zeitreihe durchzuführen. Die in Stata erhaltene Ausgabe verwirrt mich etwas. Nach meinem besten Wissen erhalte ich zwei widersprüchliche Ergebnisse, wobei Stata darauf hinweist, daß die Zeitreihe zu einem Einheitswurzelprozeß paßt, während auch scheinbar gesagt wird, daß der Koeffizient signifikant von Null verschieden ist, was dem Gedanken widerspricht, daß die Zeitreihe tatsächlich einem Einheitswurzel folgt verarbeiten. Dies ist die in Stata erhaltene Ausgabe: Die Teststatistik zeigt deutlich an, dass die Nullhypothese akzeptiert wird und somit die Zeitreihe zu einem Einheitswurzelprozess passt. Der für L1 erhaltene p-Wert ist jedoch 0,000, was anzeigt, dass er signifikant von Null verschieden ist (0,1314633 kann nicht als 0 behandelt werden). Ich las irgendwo, dass dies mit dem Augmented Dickey Fuller Test selbst verwandt sein könnte, aber ich kann nicht scheinen, diesen Link wieder zu finden. Ich lief auch die Augmented Dickey Fuller-Test mit Lags sowie der Philips-Perron-Test und erhielt ähnliche Ergebnisse. Würde jedermann irgendeine Idee haben, warum die ADF diese Resultate gibt und was die Ursache dieser Anomalie sein könnte Apr 14 14 am 17:21 Ihr Test zeigt an, dass die Reihe einem Einheitswurzel folgt. Beachten Sie, dass der DF-Test einseitig ist, so dass Sie nicht in absoluten Werten denken sollten. Ihre Test-Statistik ist 8.943, die deutlich höher als -1.950 ist, so dass Sie nicht ablehnen können die Null eines Einheit Wurzel in der Serie. Dass gesagt, ich denke, dass Sie sehr niedrige Leistung haben, weil Sie nur 48 Beobachtungen haben. Wenn Sie so wenige Beobachtungen haben, wird es aussehen, wie die Serie nicht bedeutet, zurückzukehren, wenn in der Tat, mit mehr Beobachtungen, wird es bedeuten, wiederherzustellen. Zweitens würde ich versuchen, die ADF-Regression mit einem Trend und mehr Verzögerungen zu verstärken. Autokorrelation im Fehler-Begriff wird den DF-Test ungültig Daher verwenden Sie den ADF-Test mit mehr Verzögerungen, um die Autokorrelation zu berücksichtigen. 1) Schauen Sie sich die ACF an, um zu bestimmen, wie viele Verzögerungen Sie einschließen müssen. 2) Entfernen Sie unbedeutende Lags 3) Wenn alle enthaltenen Lags signifikante Blick auf den t-Wert der Variablen von Interesse sind. Wenn sein niedriger als -1.950 dann Sie nicht ein Einheitswurzel haben, wenn sein höheres dann Sie eine Einheitswurzel haben (die Sie in der Tat haben). Wie erwähnt, ist Ihr Problem mit den niedrigen Beobachtungen und dem Fehlen von Verzögerungen und wahrscheinlich auch ein Zeitverlauf in der Regression. Beantwortet Jul 11 14 am 13:08 Ihr Link geht wieder zurück auf diese Frage selbst statt auf die Stata docs - etwas wahrscheinlich schief gelaufen, wenn Sie versucht, den Link einfügen. Vielleicht wollten Sie die Leser an statamanuals13tsdfuller. pdf weiterleiten. Beachten Sie, dass dies ein einseitiger Test ist: vielleicht möchten Sie vielleicht Ihre Beurteilung der Ausgabe in Licht von diesem ndash ändern whuber 9830 Apr 14 14 am 17:52
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