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，用于协整/模型错误指定/平稳。

我了解必须满足某些条件 -

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都是非平稳的，则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，模型被认为是错误指定的。

我也明白我必须使用以下语法

statsmodels.tsa.stattools.adfuller

但是，我不太确定“回归”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

这些是增强的 Dickey-Fuller 测试或一般的 Dickey-Fuller 测试的各种版本

1. 带漂移的 ADF
2. 具有漂移 + 确定性趋势的 ADF
3. 没有漂移或趋势的 ADF