單位根檢驗是指檢驗序列中是否存在單位根，因為存在單位根就是非平穩時間序列了。單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位根過程就不平穩，會使回歸分析中存在偽回歸。

中文名

單位根檢驗

外文名

Unit root test

單位根檢驗

是指檢驗序列中是否存在單位根

單位根

就是指單位根過程，可以證明

對於存在

單位根的時間序列

簡介 聽語音

單位根檢驗是隨機過程的問題。定義隨機序列{ x_t}，t=1,2,…是一單位根過程，若x_t=ρx_t-1 +ε ， t=1,2… 其中ρ=1，{ε }為一平穩序列(白噪音)，且E[ε ]=0, V(ε )=σ

單位根檢驗時間序列的單位根研究是時間序列分析的一個熱點問題。時間序列矩特性的時變行為實際上反映了時間序列的非平穩性質。對非平穩時間序列的處理方法一般是將其轉變為平穩序列，這樣就可以應用有關平穩時間序列的方法來進行相應得研究。對時間序列單位根的檢驗就是對時間序列平穩性的檢驗，非平穩時間序列如果存在單位根，則一般可以通過差分的方法來消除單位根，得到平穩序列。對於存在單位根的時間序列，一般都顯示出明顯的記憶性和波動的持續性，因此單位根檢驗是有關協整關系存在性檢驗和序列波動持續性討論的基礎。在經濟、金融時間序列中，常會遇到ρ非常接近1的情況，成為近似單位根現象。近似單位根是介於平穩序列I（0）和單正序列I（1）之間。

單位根檢驗研究 聽語音

1、當你的數據時間維度t比較長的，一定要先做單位根檢驗，避免出現偽回歸問題。

2、如果變量都拒絕了單位根存在的原假設，說明數據都是平穩的(0階單整)，無需再進行協整檢驗。

協整檢驗是數據不平穩但是同階單整的前提下，檢驗變量X與變量y之間是否存在長期均衡關系。

之所以這麼麻煩，是因為時間序列數據進行回歸，很容易出現虛假回歸的問題，就是兩個完全沒有因果關係的變量，會因為都隨時間t的增加而增加，呈現出相關。這樣的回歸是沒有任何意義的，所以一定要確保數據平穩再建模。但是現實中不平穩的時間序列數據多了去了，然後格蘭傑又想出能不能放鬆平穩性的假定，就提出了協整這一概念。

3、穩健性檢驗

面板回歸的穩健性檢驗我還真沒聽說，可能就是檢驗建好的模型是不是充分合理，殘差是不是白噪聲？？(此處瞎扯，我去查一下)

4、內生性檢驗

內生性檢驗是指殘差項ε與自變量xi之間存在相關性，違背了最小二乘法回歸的5大經典假定，存在內生性的ols回歸估計是有偏非一致的。

檢驗解釋變量內生性（解釋變量內生性的Hausman 檢驗：使用工具變量法的前提是存在內生解釋變量。

Hausman 檢驗的原假設為：所有解釋變量均為外生變量，如果拒絕，則認為存在內生解釋變量，要用IV；反之，如果接受，則認為不存在內生解釋變量，應該使用OLS。