ADF / PP 平稳性检验教程

时间序列

说明时间变量、检验类型、回归规格、最大滞后阶数与自动差分逻辑。

常用 Stata 命令dfuller y, lags(4) trend / pperron y, trend

在 STATAU 中打开此功能

ADFPP 检验平稳性检验

这个页面解决什么问题

平稳性检验的核心问题很朴素：这条序列是在一个大致稳定的范围里波动，还是会一路漂移、越走越远。只有先回答这个问题，你后面的 VAR、Granger、协整和 VECM 才知道该直接用原序列，还是先差分。

一图看懂

平稳性检验页面先看时间变量和分析变量

先选时间变量，再勾选要检验的序列变量；如果你不确定规格怎么选，先保留默认，再对照含常数和含趋势两种结果。

时间序列分析为什么先做平稳性

先判定序列是否平稳，再决定要不要差分；这一步如果跳过，后面的时间序列结果往往会失真。

核心公式

ADF 的常见写法

$$\mathrm{\Delta }{y}_t=\alpha +\rho y_{t-1}+\sum _{j=1}^p{\varphi }_j\mathrm{\Delta }{y}_{t-j}+{\epsilon }_t$$

你不必手推这个式子。对用户来说，只要记住一点：ADF 在检查“上一期水平值”是否还会把序列继续往外推。如果检验拒绝单位根原假设，通常说明序列更接近平稳。

适用数据与前提

先确认时间变量是按正确顺序排列的，再勾选要检验的序列变量。如果你不确定回归规格怎么选，建议至少比较“含常数”和“含常数+趋势”两种情形，看结论是否一致。

STATAU 页面中每个位置应该放什么变量

网站位置	应放入的变量	说明
时间变量	年份 / 日期 / 时间索引	用于定义序列顺序。
分析变量	要做单位根检验的时间序列	可多选。
检验类型	ADF / PP	ADF 默认开启，PP 可额外勾选。
最大滞后阶数 / 最大差分阶数	自动检验控制参数	影响检验和自动差分策略。

Stata 等效代码

dfuller [变量], lags([最大滞后阶数])
pperron [变量], trend

Stata 代码位置	STATAU 网站对应位置	应放入什么
dfuller [变量]	分析变量	对应要检验的单个时间序列。
lags([最大滞后阶数])	最大滞后阶数	若留空，页面会用自动规则。
pperron [变量], trend	PP 检验 + 回归规格	对应是否勾选 PP 以及输出回归规格。

在 STATAU 中操作步骤

1. 先选时间变量，再勾选要检验的序列变量。
2. 决定是否同时看 PP 检验，并设置回归规格和最大滞后阶数。
3. 如果担心非平稳，保留自动差分逻辑，观察系统给出的平稳性结论。

结果怎么看

• p 值较小时更倾向拒绝单位根原假设，说明序列更接近平稳。
• 若原序列不平稳但一阶差分后平稳，后续 VAR / Granger 可考虑在差分序列上进行。
• 不同回归规格下结论不一致时，要回到数据趋势和理论背景判断。

常见使用误区

• 没先设置时间变量时，检验结果没有可解释的顺序基础。
• 把已经做过差分的变量再重复差分，可能导致过度处理。