线性回归模型的平稳性检验

Question

我正在尝试测试使用 OLS 方法构建的线性回归模型 co-integration/model misspecification/stationary。

我知道必须满足某些条件 -

如果自变量和因变量都是平稳的，那么线性回归模型（OLS假设）已经满足。但是，如果因变量和至少一个自变量是非平稳的，则需要检验残差的平稳性。如果残差是平稳的，则模型是协整的。对于所有其他平稳性结果，模型被认定为指定错误。

我也明白我将不得不使用以下语法

statsmodels.tsa.stattools.adfuller

但是，我不太确定 'regression' 输入 - 根据提供的文档，在这种情况下应该使用哪一个。

regression{‘c’,’ct’,’ctt’,’nc’}
Constant and trend order to include in regression

‘c’ : constant only (default)

‘ct’ : constant and trend

‘ctt’ : constant, and linear and quadratic trend

‘nc’ : no constant, no trend

Answer 1

这些是增强 Dickey-Fuller 测试或 Dickey-Fuller 一般测试的各种版本

带有漂移的 ADF
具有漂移 + 确定性趋势的 ADF
无漂移或趋势的 ADF

线性回归模型的平稳性检验

Stationarity Test on Linear Regression Model

python

python-3.x

statsmodels