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2010-10-27
Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests
                    Type           Lags         Rho    Pr < Rho        Tau    Pr < Tau          F    Pr > F
            Zero Mean         0     -3.2514      0.2108      -3.46      0.0009
                                      1     -2.2145      0.3029      -1.87      0.0596
                                      2     -1.4820      0.3937      -2.13      0.0332
           Single Mean       0     -4.7352      0.4439      -2.94      0.0482       6.67    0.0085
                                      1     -3.1533      0.6260      -1.56      0.4953       1.88    0.6028
                                      2     -1.3063      0.8510      -1.11      0.7047       2.23    0.517
               Trend             0    -10.6466      0.3483      -2.76      0.2176       5.90    0.0870
                                      1    -12.2396      0.2537      -2.25      0.4520       2.82    0.6270
                                      2     -2.5119      0.9510      -0.77      0.9613       0.68    0.9900


从tau值的p值可以看出,在zero mean的时候都被拒绝,但其他不能拒绝,那到底是该用哪个来判断他是不是平稳呢?

如果说不考虑漂移和趋势,拒绝了,那就是平稳,我们接下来就可以直接做了。

但是如果考虑了他们,就不拒绝,就不平稳,该怎么办?
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2010-10-27 10:22:59
不好意思 我只会用eviews做
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2010-10-27 10:38:25
其实eviews也会出现这样的问题,就是如何选择不同的adf检验的形式的问题?是该有漂移和趋势呢?还是不该有?
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2010-10-27 10:43:20
data abc;
input YEAR        DISABLE;
ddisable=dif(disable);
datalines;
1930        99981
1931        77958
1932        56283
1933        59129
1934        65559
1935        63426
1936        67540
1937        66259
1938        49636
1939        51773
1940        57776
1941        61057
1942        66774
1943        64594
1944        63691
1945        57117
1946        55350
1947        57660
1948        53472
1949        35405
1950        37264
1951        35553
1952        30074
1953        24258
1954        17718
1955        18885
1956        19816
1957        18792
1958        14160
1959        12163
1960        11902
1961        11197
1962        10944
1963        11133
1964        11070
1965        11138
1966        10446
1967        10115
1968        9639
1969        9917
1970        11552
1971        11916
1972        12329
1973        11220
1974        8545
1975        11107
1976        14389
1977        14794
1978        13554
;
run;

proc gplot data=abc;
plot disable*year;
symbol i=spline v=star h=2 c=green;
run;

proc arima data=abc;
identify var=disable nlag=30 minic p=(0:5) q=(0:5) stationarity =(adf=2);
run;

estimate p=5;
run;

estimate p=3;
run;

estimate p=1;
run;

forecast lead=5 id=year out=out1;
run;
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2010-10-27 10:43:43
四楼是源程序。各位可以参考一下。
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2010-10-27 23:29:34
请教啊。可以多给钱。
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