1. 计量经济学中的DF检验和ADF检验
一、DF检验
随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形。也就是说，我们对式 Xt=ρXt-1+μt
（1） 做回归，如果确实发现ρ=1，就说随机变量Xt有一个单位根。可变形式成差分形式：Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μt
（2）检验
（1）式是否存在单位根ρ=1，也可通过（2）式判断是否有 δ=0检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的参数ρ是否小于1。或者：检验其等价变形式Xt=α+ δXt-1+μt（**）中的参数δ是否小于0 。
零假设 H0：δ= 0；备择假设 H1：δ< 0 可通过OLS法估计Xt=α+ δXt-1+μt并计算t统计量的值，与DF分布表中给定显著性水平下的临界值比较：如果：t < 临界值，则拒绝零假设H0：δ= 0 ，认为时间序列不存在单位根，是平稳的。
二、ADF检验
在DF检验中，实际上是假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）检验。
进行ADF检验要分3步：
1 对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None.如果没通过检验，说明原始时间序列不平稳；
2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；
3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了。
在进行ADF检验时，必须注意以下两个实际问题：
（1）必须为回归定义合理的滞后阶数，通常采用AIC准则来确定给定时间序列模型的滞后阶数。在实际应用中，还需要兼顾其他的因素，如系统的稳定性、模型的拟合优度等。
（2）可以选择常数和线性时间趋势，选择哪种形式很重要，因为检验显著性水平的 t 统计量在原假设下的渐近分布依赖于关于这些项的定义。
2. 在计量经济学研究中，关于格兰杰因果检验的问题。 所用的数据是ADF检验后二阶差分平稳的数据，但得出
格兰杰因果关系要求两个被建立关系的时间序列必须都是平稳的，所以你找的因果关系是两个差分后的序列的关系而非原序列的格兰杰关系
3. 计量经济学中，ADF检验不是有三个临界值去比较吗，如果只小于其中一个可以拒绝原假设吗
是的，可以
4. 计量经济学，求单位根检验结果分析
你做的是关于D(Y,2)的检验，看其是否是遵循unit root process。ADF test做检验的时候，需要指定lag length (也就内是滞后期，1个容lag length就是一个滞后期，x_{t-1} 相对于 x_{t})。如果不写的话，EVIEWS会自动帮你制定从1个滞后期到8个滞后期，然后从中根据SIC（也叫BIC,看你怎么写了，叫Bayesian IC 还是叫Schwarts IC，公式都是一样的。）找出最优的模型。
看来，根据BIC，EVIEWS认为只包含一个滞后期的模型是最优的模型。
5. 麻烦懂计量经济学的帮我看一下ADF检验 下面的这几个变量平稳吗
所有都通过了检验。也就是：所有的变量，M,T,E,R都是unit root。所以，都是不平稳的时间序列。