增强的 Dickey-Fuller 检验结果

Question

我已经下载了这个数据集，当我绘制它时，它显然是非平稳的

df <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/ourcodingclub/CC-time-series/master/monthly_milk.csv')
plot(df,type="l")

但是，当我应用增强型 Dickie-Fuller 检验时，我得到的 p 值为 0.01，这意味着有证据表明该系列是非平稳的。我很困惑为什么会这样。这是因为置信水平基本上太高了还是发生了其他事情？

adf.test(df[,2])

#> Augmented Dickey-Fuller Test
#> 
#> data:  df[, 2]
#> Dickey-Fuller = -9.9714, Lag order = 5, p-value = 0.01
#> alternative hypothesis: stationary

感谢尼克·雷

Answer 1

请注意，ADF 测试包含恒定趋势。一旦你去趋势你的系列，它看起来确实是静止的。试试下面的

df$index <- seq(1,168,1)
lm(milk_prod_per_cow_kg ~index,data=df)
coef <- summary(lm(milk_prod_per_cow_kg ~index,data=df))$coefficients[2,1]
df$detrended <- df$milk_prod_per_cow_kg-df$index*coef
plot(df$detrended,type="l")

如您所见，经过几次观察，该系列总是会返回到接近初始值的值。 ADF 检查系列中的大跳跃是否持续，即在去除系列趋势后对系列中的所有后续值产生影响。在这种情况下，跳跃显然是暂时的。

我没有足够的声誉来发布图片，但这里有一个 imgur 链接，指向一个即使在你去趋势之后仍然不稳定的系列：https://i.imgur.com/gc5FEtX.png

基于 FRED 提供的免费数据。