2.得到的线性自回归是差分形式，如何变回来，特别是差分方程的随机项vt在整体变回来后，是什么形式？
差分法不改变多数系数，如果改变了也有切确的公式
差分法后再用ＯＬＳ得到的系数，基本上也算出了原公式的系数

2.得到的线性自回归是差分形式，如何变回来，特别是差分方程的随机项vt在整体变回来后，是什么形式？
差分法不改变多数系数，如果改变了也有切确的公式
差分法后再用ＯＬＳ得到的系数，基本上也算出了原公式的系数
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不能这么看吧，在时间序列平稳性中
我们是先做差分，然后再利用aic（赤池）最小的原则估计出滞后的阶数
显然，每做一次差分，阶数都会改变。
另外，随机项变回来后，也会影响参数估计量的抽样分布而最终影响检验的效果？

很有难度的问题

不能这么看吧，在时间序列平稳性中
我们是先做差分，然后再利用aic（赤池）最小的原则估计出滞后的阶数
显然，每做一次差分，阶数都会改变。
另外，随机项变回来后，也会影响参数估计量的抽样分布而最终影响检验的效果？

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你理解错了，ADF法估计的滞后阶数是差分的滞后阶数，本质上就是随机项的滞后阶数，与y的滞后阶数无关
当我们判定比如说第二次差分后已经是平稳了，我们就不再ADF上作文章了（它只是个检验手段，检验完成就不再使用），我们转而去使用ARMA来估计y的滞后阶数。

另外一点，即使随机项滞后相关，他们也可以有相同的方差、期望，而估计量的抽样分布中使用的是随机项的方差。

你理解错了，ADF法估计的滞后阶数是差分的滞后阶数，本质上就是随机项的滞后阶数，与y的滞后阶数无关
当我们判定比如说第二次差分后已经是平稳了，我们就不再ADF上作文章了（它只是个检验手段，检验完成就不再使用），我们转而去使用ARMA来估计y的滞后阶数。
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反对。
ADF判定就是假设了原方程随机项不是白噪音
既然不是白噪音，又怎么能使用ARMA来计算p,q值呢