一、单位根过程 1、平稳过程与非平稳过程的差异 平稳时间序列具有如下特性： 具有常定均值，序列围绕在长期均值周围波动；

对单位根过程的分析，建立在维纳过程（布朗运动）和泛函中心极限定理之上

前面两 节已为 检验单 位根做了理论准备。 下面我们讨论 Dickey— Fuller 建 立的单位根检验法。 任何一个序列 都有其 自身的真实生成过程。 Dickey—Fuller 假设 数据序列是由 下列两 种模型 之一产生：

第一章:平稳时间序列分析导论 第二章:平稳时间序列分析的基础知识 第三章:平稳时间序列模型的建立 第四章:协整理论导论 第五章:单位根过程 第六章:单位根过程的假设检验 第七章:协整理论

DF 检验要求模型 的随机 扰动项 t e 独立同分 布。但在实际应用中这 一条件往往不 能满足（如上一节中的有关例子）。一般来说，如果估计 模型的 DW 值偏离 2 较大，表明随机扰动 项是序列相关的，在这种情 况下使用 DF 检验可能会导致偏误，需要 寻找新的检验方法

由于虚假回归问题的存在，在回归模型中应避免直接使用不存在协积关系的非平稳变 量。因此检验变量的平稳性是一个必须解决的问题。在第二章中介绍用相关图判断时间序列 的平稳性。这一章则给出序列平稳性的严格的统计检验方法，即单位根检验。 在介绍单位根检验之前，先认识四种典型的非平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程