如何解释基于 p 值或 KPSS 值的 KPSS 检验（For test Stationarity）答案

【问题标题】：How to explain KPSS test ( For test Stationarity) based on p value or KPSS value如何解释基于 p 值或 KPSS 值的 KPSS 检验（For test Stationarity）
【发布时间】：2018-08-02 16:28:19
【问题描述】：

什么是空假设和交替假设？

水平平稳性的 KPSS 检验

数据：返回 KPSS 级别 = 0.072065，截断滞后参数 = 2，p 值 = 0.1

警告信息：在 kpss.test(Returns) 中：p 值大于打印的 p 值

【问题讨论】：

标签： time-series arima

【解决方案1】：

“在计量经济学中，Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) 检验用于检验一个零假设，即可观察的时间序列在确定性趋势（即趋势平稳）周围是平稳的，而不是单位根的替代方案。 "

https://en.wikipedia.org/wiki/KPSS_test

【讨论】：

对于上述结果如何推断结果的结论

【解决方案2】：

TLDR：对于 kpss，如果 p 值很大（超过 1% 或 5%），则序列是平稳的

我假设你已经使用 R 语言来获得这个结果。在 kpss.test 中，

H0 = 序列是静止的 HA = 序列不是静止的

对于给定的值，p 值为 10%，因此我们不能在 5% 和 1% 显着性水平上拒绝 H0

【讨论】：