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ADF检验中，在确定滞后期—lag lenth时，要么是通过Automatic selection，要么是User spicifi。如果选择了Automatic selection的话，就有一个maximum需要输入请问，这个maximum如何确定呢？我在做检验时，输入不同的maximum，得到的ADF值都不同。怎样判断应选取哪个maximum才是合适的呢？ [此贴子已经被作者于 22:39:51编辑过]
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每给一个maximum，软件就会算出1至maximum所对应的各个AIC值，然后取最小的AIC值对应的那个数作为lag length，之后给出该lag length对应的ADF值。也就是说，maximum给出的是一个选取lag length的范围。实际中，不妨多试几个maximum直至ADF值不再变化。此时的滞后期是局部最优的。+100
[此贴子已经被jimmy_young-8-26 10:24:13编辑过]
时间序列ADF检验确定滞后期一般并不是使用Automatic selection，而使用User spicifiec，而手工选择滞后期数的依据是DW最接近2，其次才是AIC、SC准则详细请参照ADF检验的原始英文文献和EVIEWS的USER GUIDE+100
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Master Wu Gui
每给一个maximum，软件就会算出1至maximum所对应的各个AIC值，然后取最小的AIC值对应的那个数作为lag length，之后给出该lag length对应的ADF值。也就是说，maximum给出的是一个选取lag length的范围。实际中，不妨多试几个maximum直至ADF值不再变化。此时的滞后期是局部最优的。+100 [此贴子已经被jimmy_young-8-26 10:24:13编辑过]
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哦，明白了。谢谢啊！！
金三角毒枭
时间序列ADF检验确定滞后期一般并不是使用Automatic selection，而使用User spicifiec，而手工选择滞后期数的依据是DW最接近2，其次才是AIC、SC准则详细请参照ADF检验的原始英文文献和EVIEWS的USER GUIDE+100 [此贴子已经被jimmy_young-8-26 10:24:28编辑过]
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screen.width*0.7) {this.resized= this.width=screen.width*0.7; this.alt='Click here to open new window\nCTRL+Mouse wheel to zoom in/out';}" onmouseover="if(this.width>screen.width*0.7) {this.resized= this.width=screen.width*0.7; this.style.cursor='hand'; this.alt='Click here to open new window\nCTRL+Mouse wheel to zoom in/out';}" onclick="if(!this.resized) {} else {window.open('/files/9ac3b3ba1f3b21c8ee130a/1.jpg');}" onmousewheel="return imgzoom(this);" alt="" />
以下是引用永恒的凤凰木在 17:50:00的发言：时间序列ADF检验确定滞后期一般并不是使用Automatic selection，而使用User spicifiec，而手工选择滞后期数的依据是DW最接近2，其次才是AIC、SC准则详细请参照ADF检验的原始英文文献和EVIEWS的USER GUIDE是这样的啊，我看的是张晓峒那本《Eviews使用指南与案例》，里面的ADF检验就没有写这么细 那请问下，哪里去找Eviews的user guide呢？
金三角毒枭
开始菜单，Eviews安装目录
screen.width*0.7) {this.resized= this.width=screen.width*0.7; this.alt='Click here to open new window\nCTRL+Mouse wheel to zoom in/out';}" onmouseover="if(this.width>screen.width*0.7) {this.resized= this.width=screen.width*0.7; this.style.cursor='hand'; this.alt='Click here to open new window\nCTRL+Mouse wheel to zoom in/out';}" onclick="if(!this.resized) {} else {window.open('/files/9ac3b3ba1f3b21c8ee130a/1.jpg');}" onmousewheel="return imgzoom(this);" alt="" />
跟着学习一下
Maximum是由公式算出的
Maximum=[12*（T/100）^0.25]，给出的，但是滞后期并不一定非得小于它，至于滞后阶数选择上，Eviews6的AIC或者SC准则也并不是严格按照AIC或者SC准则最小时的滞后期值，具体原因我也不清楚，至于DW值后Adj.R^2，也是影响选择滞后期的因素。
是在1-max中取最小的，还是从1开始，到增大时为止，如果一直变小，到max为止？增加滞后主要是解决自相关，光看dw也不够。
而手工选择滞后期数的依据是DW最接近2，其次才是AIC、SC准则ADF检验时，有个lagged differences需要填最佳的滞后期，是不是说这个滞后期先使DW最接近2，其次才根据AIC,SC最小准则判断，因为我最近就在做这个ADF，是根据AIC SC 最小准则判断，老是判断出时间序列是平稳的，一直找不到原因，是不是要先看DW是不是接近2？确认下，
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本帖最后由 wanghaidong918 于
02:31 编辑
用ADF方法做单位根检验时，如果选择AIC或者SIC的自动选择滞后阶数，则出现'near sigular matrix'的字样，如果人为确定滞后阶数为1，则检验结果为序列是稳定的。请问，这个序列是稳定的还是不稳定的呢？滞后阶数可以随意选择么？多谢！
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发表于10楼
引用高人的回答：
滞后阶数的问题。最佳滞后阶数主要根据AIC SC准则判定，当你选择好检验方式，确定好常数项、趋势项选择后，在lagged differences栏里可以从0开始尝试，最大可以尝试到7。你一个个打开去观察，看哪个滞后阶数使得结论最下方一栏中的AIC 和SC值最小，那么该滞后阶数则为最佳滞后阶数。
单位根是否应该包括常数项和趋势项可以通过观察序列图确定，通过Quick-graph-line操作观察你的数据，若数据随时间变化有明显 ...
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不可以随便选择的，要选取AIC或者SIC最小的，你说的那个情况是中间产生了非奇异矩阵
一直怀有一个梦想，希望在不久的将来能读个博士，做做学术搞搞研究，饱尝学术的艰辛
南冰 发表于
不可以随便选择的，要选取AIC或者SIC最小的，你说的那个情况是中间产生了非奇异矩阵请问“要选取AIC或者SIC最小的”具体是什么意思呢？
本人菜鸟，多包涵哈。
就是说你试一下滞后一阶，滞后二阶，。。。。的SIC和AIC值，那个的最小，就选择滞后几阶。
eviews 中选定AIC或者SIC后，不是会自动选择最优的滞后阶数么？
难道不用软件得出的结果，而是需要自己去尝试么？
顶一下，哪位大侠帮帮忙啊！
论坛扫地人员
mybbbear Eviews 只会给你相伴概率 还有统计量&&确定阶是要你自己看的哟！~
本帖最后由 mybbbear 于
20:35 编辑
如何确定什么是最优的阶呢？还请大侠明示。最好详细点哦。多谢啦
顶一下，哪位大侠帮帮忙啊！
引用高人的回答：
滞后阶数的问题。最佳滞后阶数主要根据AIC SC准则判定，当你选择好检验方式，确定好常数项、趋势项选择后，在lagged differences栏里可以从0开始尝试，最大可以尝试到7。你一个个打开去观察，看哪个滞后阶数使得结论最下方一栏中的AIC 和SC值最小，那么该滞后阶数则为最佳滞后阶数。
单位根是否应该包括常数项和趋势项可以通过观察序列图确定，通过Quick-graph-line操作观察你的数据，若数据随时间变化有明显的上升或下降趋势，则有趋势项，若围绕0值上下波动，则没有趋势项；其二，关于是否包括常数项有两种观点，一种是其截距为非零值，则取常数项，另一种是序列均值不为零则取常数项。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
05:33 编辑
&p&&font size=&6&&最近在学eviews，在检验时间序列是否平稳时用单位根的ADF检验，eviews有此功能，可是在选择滞后阶问题上迷糊了。书上说根据AIC或SIC最小准则，按照书上例子操作发现设置不同的滞后阶数，AIC或SIC的值是一样的，可书上却明确说根据AIC或SIC准则得到最优滞后阶为**,我看到的AIC或SIC值是每次检验后的结果表上的，很搞不懂，不知是不是我哪理解错了，肯求各位能人赐教，谢谢。&/font&&/p&
[此贴子已经被作者于 9:35:10编辑过]
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你可以比较一下，一是通过设定自动选择最小的标准，第二个是通过固定选择滞后阶数，比较两种方法，选择最小的那个阶数。有的时候软件有些问题，或者差别不大，所以，数值显示不出差别来。
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如果都一样的话，那就选最小的滞后阶数吧。貌似!
你可以比较一下，一是通过设定自动选择最小的标准，第二个是通过固定选择滞后阶数，比较两种方法，选择最小的那个阶数。有的时候软件有些问题，或者差别不大，所以，数值显示不出差别来。
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AIC最小准则和SIC最小准则是指的绝对值最小吗？我觉得不是，但是还是希望确认一下，觉得书上没说清楚。。。
当然是很主要啊！如果不是同阶，就不能做协整分析，只有是同阶的情况下，才可以做协整或者格兰杰检验
学习了！！！！！！！！！！！
我也有同惑！感觉现在编一本详细些的书很有市场。
又遇到新问题了，变量序列有三个是非平稳的，一个是平稳的能做协整吗？
以下是引用wuhanhhw在 18:56:00的发言：你可以比较一下，一是通过设定自动选择最小的标准，第二个是通过固定选择滞后阶数，比较两种方法，选择最小的那个阶数。有的时候软件有些问题，或者差别不大，所以，数值显示不出差别来。谢谢啦，终于明白一些了，不过又出现新问题了，现在分析变量之间的关系，共4个变量，平稳性检验有3个是非平稳的，一个是平稳的，这样能做协整检验吗？？恳请各位赐教，谢谢！
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ADF检验中滞后长度的选择
毕业论文ADF 检验中滞后长度的选择
——基于ARIMA(0,1,q)过程的模拟证据 摘要】在进行ADF 检验时如何确定一个最优的滞后长度一直是研究者们关注的问题。最近的研究表明，不同的滞后长度选择方法对ADF 检验的统计推断影响很大。本文在已有研究的基础上，模拟了更为一般的ARIMA(0,1,q)过程，分析了在不同的数据生成过程、检验式以及样本容量下，各种滞后长度选择方法对ADF 检验功效和实际检验水平的影响，最后认为修正的信息准则通常具有较合理的实际检验水平，而从一般到特殊法具有更为稳健的
ADF 检验性质。
关键词 ADF 检验 滞后长度 信息准则 修正的信息准则 从一般到特殊法
Abstract: The optimal lag length in estimating Augmented Dickey-Fuller statistics have been
concentrated on for years. Previous research indicated that different leg length selection models
affect a lot on the statistical inference of ADF test. Based on all the researches available, this
paper simulates a more general ARIMA(0,1,q) process and analyzes the influence of lag length
selection criterions to the size and power of the ADF test with different data generating processes, ADF regressions, and sample sizes. Finally, it is proved that the Modified Information Criteria
always shows a more proper size and the General to Special Criteria has more robust properties in ADF test.
Keywords: ADF test Lag Length Information Criteria Modified Information Criteria General to
随着时间序列非平稳问题的提出，单位根检验目前已经成为宏观数据建模前首先要进行的工作。为此，Dickey 和Fuller()[1]提出了著名的ADF 检验，并推导了当时间序列yt 是ARIMA(p,1,0)过程且满足检验式中滞后差分项长度k ≥ p时ADF 检验统计量的极限分布。然而，在实际运用ADF 检验时，真实的p 是不知道的，因此需要研究者自己确定k 。总的来说滞后长度的选择方法主要分为两类。一类是经验法(rule of thumb)。这种方法是研究者任意选择k ，或将k 表示为样本容量的函数。另外一类就是根据数据来选择k 。这种方法主要有Akaike(1973)信息准则(Akaike Information Criteria，以下简写为AIC) 、Schwarz(1978)信息准则(Schwarz Information Criteria，以下简写为SIC) 、Hannan 和Quinn(1979)信息准则(Hannan and Quinn Information Criteria，以下简写为HQIC) 、从一般到特殊法则(General to Special Criteria，以下简写为GSC) 、从特殊到一般法则(Special to General Criteria，以下简写为SGC) 等。此外，在后来的研究中，Weber(1998)又提出了非自相关法则(No Autocorrelation Criteria) ，即从一个比较简化的模型开始，逐渐增加滞后差分项直到残差不能拒绝非自相关的原假设。2001年他又提出了一种考虑滞后长度k 在特定区间[kmin, kmax]内的从特殊到一般法，该方法运用了一系列F 检验，确定的最优滞后长度是使得比其大的直到kmax 的所有滞后差分项对应参数的联合检验均不显著的最小的k 。
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