statsmodels中ADF与KPSS检验回归参数含义及选型咨询

ADF检验回归参数说明 #

ADF检验通过构建回归模型判断序列是否存在单位根，不同参数对应不同的回归结构：

• "c"（默认）：回归仅含常数项。用于序列围绕固定均值波动、无明显趋势的场景。
• "ct"：回归含常数项+线性趋势项。适配序列有稳定线性上升/下降趋势的情况。
• "ctt"：回归含常数项+线性趋势项+二次趋势项。针对趋势呈非线性（如增速变化、先升后降）的序列。
• "n"：回归无常数项、无趋势项。仅适用于围绕0均值波动且无任何趋势的极端情况。

KPSS检验回归参数说明 #

KPSS检验的原假设是序列平稳，参数定义了平稳性的类型：

• "c"（默认）：检验序列是否围绕固定常数平稳。对应无明显趋势、波动集中在固定均值附近的序列。
• "ct"：检验序列是否围绕确定性趋势平稳。适配序列存在线性趋势，但去除趋势后剩余部分平稳的场景。

基于时序图表的参数选择 #

从提供的时序趋势与季节性图表来看，序列呈现明显的线性上升趋势，同时带有周期性季节波动：

• ADF检验：选"ct"参数。因为序列存在明确的线性趋势，回归模型必须纳入常数项和线性趋势项，才能准确剥离趋势影响，检验单位根是否存在。
• KPSS检验：选"ct"参数。此时我们需要验证的是“序列围绕该线性趋势是否平稳”，原假设为去除线性趋势后的残差序列平稳，完全匹配图表呈现的特征。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chin shan hong