在恩德斯著的《应用计量经济学：时间序列分析》中有很好的解释。单位根检验有一套正规步骤。检验步骤要正规才能使人相信结果。

这个问题最后是怎么解决的，望解答

Value of test-statistic is: -3.7903
小于5%的小概率，可以认为该序列平稳

首先你要知道单位根检验是要检验什么。一般使用adf.test来判断有没有单位根，但你不能根据它的p值判断它是否平稳。但是你要具体看这个序列是什么形式的你还是要使用ur.df检验。这个检验对应的一般模型是 ，一般先检验趋势项，因为当趋势项存在的情况下漂移项对式子的影响不大，所以用程序来就是ur.df(data,type="trend")。然后得到的结果像下面这种，我将自己的结果拷过来进行详细说明：
> summary(ur.df(ap,type='trend'))
###############################################
# Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
###############################################
Test regression trend

Call:
lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag)
Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-3.5040 -0.5343  0.0013  0.6359  2.1332
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  0.07654    0.14947   0.512    0.609   
z.lag.1     -0.31371    0.05532  -5.671 4.67e-08 ***
tt           0.02400    0.00434   5.530 9.45e-08 ***
z.diff.lag  -0.04811    0.06908  -0.696    0.487   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.081 on 210 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.1684,    Adjusted R-squared:  0.1566
F-statistic: 14.18 on 3 and 210 DF,  p-value: 1.889e-08

Value of test-statistic is: -5.6706 11.1499 16.1189
Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau3 -3.99 -3.43 -3.13
phi2  6.22  4.75  4.07
phi3  8.43  6.49  5.47
这个结果最重要的就是Value of test-statistic is: -5.6706 11.1499 16.1189 这部分。第一个数字是tau3，对应公式里面的π，
它对应的假设是H0:π=0（有单位根）；H1：π<0（没有单位根）。如果原假设被拒绝说明没有单位根直接结束检验，否则进行第二步，看参数phi3，也就是公式里的趋势项，它对应的假设是H0：β2=0，H1：β2不为0.如果承认原假设，那么就证明没有趋势项，可以直接看参数phi2，即公式的漂移项，如果拒绝原假设，则为有漂移项。也可以
用程序就是summary(ur.df(data,type="drift"))
P.S使用这一步的前提条件是确定不存在趋势项。
此时对应的公式为 。为了更好说明，我这里再重新贴一下代码结果：Call:

lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag)
Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-4.0725 -0.4683 -0.0858  0.6983  2.6337
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  0.24393    0.15630   1.561  0.12009   
z.lag.1     -0.01961    0.01628  -1.205  0.22960   
z.diff.lag  -0.19340    0.06822  -2.835  0.00503 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.154 on 211 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.04734,   Adjusted R-squared:  0.03831
F-statistic: 5.243 on 2 and 211 DF,  p-value: 0.005996

Value of test-statistic is: -1.2049 1.2573
Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau2 -3.46 -2.88 -2.57
phi1  6.52  4.63  3.81
也是看Value of test-statistic is: -1.2049 1.2573。tau2对应公式的π，phi1对应公式β1。如果得到结论是没有漂移项，你可以试一试summary(ur.df(data,type="none"))

。但个人觉得很多余啊。。。。。。。。。。。。。。。。。。
如果  1pct  5pct 10pct
tau2 -3.46 -2.88 -2.57
phi1  6.52  4.63  3.81看不懂可以私信我。。。这里就不写了。希望可以帮助你啊~~~

精彩。