基于Python的ADF检验用于数据平稳性分析

简介：
本研究运用Python编程语言实施ADF（Augmented Dickey-Fuller）单位根测试，旨在评估时间序列数据的平稳性，为后续数据分析提供坚实基础。 ADF检验的`adf_test`返回值包括以下几项： - 检验统计量（Test statistic）：表示进行单位根检验的结果。 - p值（p-value）：代表在假设存在单位根的情况下，拒绝原假设的概率水平。 - 使用的滞后阶数（Lags used）：当使用autolag=AIC时会自动选择最佳滞后阶数。 - 样本数量（Number of Observations Used）：用于检验的数据点的数量。 - 临界值（Critical Value, 显著性水平为5%）：在显著性水平为5%的情况下，拒绝原假设的阈值。 根据这些结果进行判断： 1. 假设存在单位根意味着时间序列不平稳； 2. 当p值小于特定的显著性水平时（例如1%， 5%，或10%），可以严格地拒绝原假设。这意味着在给定的置信度下，数据支持不存在单位根。 3. 如果p值低于所设定的显著性水平，则可以认为时间序列是平稳的；如果高于则不能否定存在单位根的可能性； 4. 同样可以通过比较检验统计量和临界值来做出判断：当检验统计量小于给定显著性水平下的临界值时，拒绝原假设，并且认为该序列可能是平稳的。相反地，若其大于临界值，则无法拒绝不平稳性的可能性。 以上是根据返回结果进行ADF检验的具体步骤与解释说明。