adf检验,adf检验显著性判断的依据？

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0.05adf检验、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

时间序列的平稳性ADF检验；返回结果为ADF统计量和给定显著性水平下的ADF统计量的临界值；如果ADF统计量比临界值的值小，则可在该显著性水平下，拒绝原序列存在单位根的原假设，即原序列是平稳的 参数： Y：时间序列数据，为一维数组类型 Diff：差分次数，整数类型，0表示不进行差分 Style：是否存在常数或趋势项的选项，整数类型，无常数无趋势使用0、有常数无趋势1、有常数有趋势2 F：滞后阶数判断信息准则，字符串类型，”SBIC”，”AIC” P：滞后阶数，为整型类型，输入0则表示自动选择 Alpha：显著性水平，实数类型，范围在0-1之间

ADF检验的原假设是：有单位根。

p值小于0.05，则可以拒绝单位根的假设，你这里p值是0.000，完全可以拒绝原假设，序列平稳。

当样本量足够大时，t分布于正态分布类似，t值大于2或小于-2，则可以拒绝原假设。

在这里t值为-9.658201，完全可以拒绝原假设，即不存在单位根，序列已经平稳。

下面那个1%，5%，10%只是参考临界值而已，一般你上面的t值的绝对值大于5%的临界值的绝对值，就可以拒绝原假设，认为序列平稳。

你可以试试1阶差分。