时间序列数据kpss测试结果

Question

我有一个简单的时间序列，每个月的费用超过4年。

首先我试图查看时间序列的组成部分

然后我用kpss测试看看系列是否是静止的（我认为它不是因为有趋势）。 但我对如何阅读kpss测试结果感到困惑。

所以statsmodels.tsa.stattools.kpss（x，regression ='c'，lags = None，store = False）我可以指定regression ='c'（静止在一个均值附近）或regression ='ct'（静止不动）围绕一个趋势）。我的（1）问题是我应该在这里使用哪个“均值”或“趋势”？

如果我使用滞后的默认值，我得到以下结果（在滞后11截断），这意味着系列不是静止的

KPSS（DF1 [ '费用']，回归= 'CT'）

(0.5363718304676898,
 0.03347481295772753,
 11,
{'1%': 0.739, '10%': 0.347, '2.5%': 0.574, '5%': 0.463})

但如果我指定滞后数，例如：kpss（df1 ['Expense']，regression ='ct'，lags = 5）我得到了

 (0.04352483391586768,
  0.1,
  5,
 {'1%': 0.216, '10%': 0.119, '2.5%': 0.176, '5%': 0.146})

kpss结果的滞后意味着什么（例如，上述输出中的滞后11）？它与ARIMA模型的差分数量有什么关系吗？

非常感谢!!!

Answer 1

一般来说，KPSS测试的滞后大小affects。两种滞后大小（在您的情况下默认大小为11，取决于观察总数和第二示例大小为5）表示系列是非平稳的，因为p值（0.0334,0.1）小于它们各自的α值（5％）。

滞后大小并不表示您需要应用于非平稳序列的差异的任何级别。因此，您需要进行第一级差分（d = 1）并检查结果序列是否静止。如果不是，你必须重复差分。您可能希望refer对平稳性检查做一个很好的介绍。