迪基-福勒检验

在统计学里，迪基-福勒检定（Dickey-Fuller test）可以测试一个自回归模型是否存在单位根（unit root）。迪基-福勒检验模式是D. A迪基和W. A福勒建立的。^[1]

解释

一个简单的AR(1)模型是

${\displaystyle \,y_{t}=\rho y_{t-1}+u_{t}}$

${\displaystyle \,y_{t}}$是要检验的变量， t是时间， ${\displaystyle \rho }$是系数， ${\displaystyle u_{t}}$是误差项。

如果${\displaystyle |\rho |\geq 1}$则说明单位根是存在的，模型是非平稳的。

回归模型可以写为${\displaystyle \Delta y_{t}=(\rho -1)y_{t-1}+u_{t}=\delta y_{t-1}+u_{t}}$，${\displaystyle \Delta }$是一阶差分。测试是否存在单位根等同于测试是否${\displaystyle \delta =}$0。因为迪基-福勒检验测试的是残差项，并非原始数据，所以不能用标准t统计量。我们需要用迪基-福勒统计量。

迪基-福勒检验还可以扩展为扩张的Dickey-Fuller检定（英语：Augmented Dickey-Fuller test），简称ADF检验。ADF检验和迪基-福勒检验类似，但ADF检验的优点在于它透过纳入（理论上可无限多期，只要资料量容许）落后期的一阶向下差分项，排除了自相关的影响。