原则上是可以的，P值是t统计量对应的概率值，所以t和p两者是等效的，看p就够了。P值要求小于给定的显著性水平，一般是0.05、0.01等，p越接近于0越好；
是要判断ADF值与三个水平下的值，小于的话，不需要做差分，大于的情况下要做差分序列和ADF检验；
P值和ADF检验都是参考目标，但主要是ADF值，因为它的约束较P值严格，P值存在于给定显著水平内即可。E-VIEWS中很多数据值相同的参考意义，建议你去看看E-views软件的说明书，那里一般有详细介绍，你以后的问题就不会停留在初步了，说明书一般是英文的。。

7# xubiao
小弟英语水平差的很。
如果ADF值＞1%，＜5%，那又如何?请看如下图所示。

这是原始数据ADF值＞10%，然后进行1阶差分

这是1阶差分后的ADF值，＞1%，＜5%，
请问，这说明差分后的数据平稳吗？

首先，我们要弄明各水平值的设定意义，1%：严格拒绝原假设；5%：拒绝原假设，10%类推。
这三个水平值是E-iews软件自己设定的，它表示拒绝原假设的不同程度。
ADF检验的原假设是存在单位根，一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值，只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。注意，ADF值一般是负的，也有正的，但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设 。
一般在原序列条件下，如果存在非平稳状态，按以下步骤进行：
一阶差分是否具有单位根，就是比较一届差分的ADF检验值与5%临界值的大小，否则再看二阶差分的。
如果二阶都不单整，就要重新处理一下数据了。
你的运行结果，我也看到是介于1%与5%之间，这就取决于你检验的要求。
十分佩服你执着的精神，与人解决问题，我自己也翻了说明书重新学了ADF模块。

9# xubiao
你的解答，让我豁然开朗！道声谢谢。
小弟还有一个问题，就是ADF检验时，maximum lags 如何选取的问题。
当我不填 maximum lags 不填时，如图，结果  1%<ADF值<5%

结果结果  1%<ADF值<5%，如下图




当我maximum lags 填10的时候（系统默认值），5%<ADF值<10%，如下图。


5%<ADF值<10%，如下图


请问，这个maximum lags 如何选取？

10# 无人问津的小草
我也是。。。填了maximum，就大于10%，不填的话能够小于1%。。。

学习了，谢谢诸位大侠！

关于ADF的检验结果，我有个问题请假一下：一般检验结果的下半部分有什么作用？能不能按照楼主给出的图做下解读？非常感谢，我现在很需要搞清楚

最近刚刚上线，好久没有来了。再说些吧，建议楼主搞好这个问题把ADF检验的模型看好，哎，可怜我的双手要打不少字了

我们都知道ADF检验模型的一般形式，即三个：分别代表原假设和备择假设的不同情况。但是否应该包括常数项a,是否包括时间趋势at，以及如何确定最优滞后阶数p。
要做到这得要判断结果：考察数据图形呈现形状，呈现无规则上升，下降并反复这一过程，说明数据有随机趋势支配，因此不包括常熟和时间趋势；如果图形呈现明显时间递增或减的趋势但是趋势并不陡峭变化说明数据支配既有随机又有确定趋势，因此包含常数项但不包含时间项；最后常数项和时间趋势项都包括的就是数据随时间明显快速增长（下降）趋势。
阶数确定:
1.运用信息准则。包括AIC，SC信息准则，一般而言，应选所有信息准则最小项的滞后阶数。

2.运用数据频率，例如月度，使用12阶滞后，季度则是4，但有局限性，在高频中，如小时或者天就木有办法做出明确界定

关于“下半部检验结果的作用”
这个问题太宏观了，基本把前面的OLS估计，最大似然估计和durbin-wason test全部包括进去了。计量经济的基础是数据，那么数据的作用是什么呢，建立模型及检验模型的基础而已。任何数据拿出后，先建模。建模之后是利用软件估计模型的系数，残差，自相关检测稳定性，那么自然而然涉及数据与模型的拟合度，系数预估准确性，采用对数最大似然估计也是因为它是一般估计方法，针对古典和非古典的数据模型作出估计，而且能够根据Akaike info criterion 和Schwarz criterion来决定滞后的准确性。

非常感谢解答。。

有道理，顶了

maxlags是根据不同的选择规则自己生成的，像是这个schwarz是这一种方法，默认就可以

赞，我也不懂

赞，我也不懂

受教

呵呵

用stata摸索下

很受用

学习了~~谢谢各位!

soga

留名，有用

拟合优度烂透了

滞后期怎么选择