eviews平稳性检验三种方法

发布网友发布时间：2024-09-08 18:37

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热心网友时间：2024-11-08 02:16

在Eviews中，可以使用以下三种方法进行平稳性检验：
1. 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）：使用Eviews中的ACF和PACF函数，查看时间序列数据的自相关和偏自相关性。平稳的时间序列数据应该在较小的滞后阶数上具有较高的自相关性和偏自相关性。如果自相关函数和偏自相关函数在滞后阶数上迅速衰减并在0附近波动，表明时间序列数据是平稳的。
2. 单位根检验：使用Eviews中的单位根检验（Unit Root Test），例如ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和PP检验（Phillips-Perron test），来检验时间序列数据中是否存在单位根（非平稳性）。如果单位根检验结果的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝存在单位根的原假设，表明时间序列数据是平稳的。
3. 滚动统计检验：使用Eviews中的滚动窗口分析方法，将时间序列划分为多个子样本，然后分别对每个子样本进行平稳性检验，观察检验结果的变化。如果子样本之间的检验统计量具有较小的方差和较小的波动，表明时间序列数据是平稳的。这些方法可以在Eviews软件中进行操作和分析，以确定时间序列数据的平稳性。