如果我有一个表现出增加行为的新系列，我怎么知道这个系列是漂移系列还是趋势系列？

您可能会得到一些关于是否应考虑截距或确定性趋势的图形线索。请注意，方程中的漂移项与$\phi=1$在观察到的序列中产生确定性的线性趋势，而确定性趋势在观察序列中变成指数模式$y_t$.

要明白我的意思，您可以使用 R 软件模拟和绘制一些序列，如下所示。

模拟随机游走：

n   <- 150
eps <- rnorm(n)
x0  <- rep(0, n)
for(i in seq.int(2, n)){
  x0[i] <- x0[i-1] + eps[i]
}
plot(ts(x0))

模拟带有漂移的随机游走：

drift <- 2
x1    <- rep(0, n)
for(i in seq.int(2, n)){
  x1[i] <- drift + x1[i-1] + eps[i]
}
plot(ts(x1))

模拟具有确定趋势的随机游走：

trend <- seq_len(n)
x2    <- rep(0, n)
for(i in seq.int(2, n)){
  x2[i] <- trend[i] + x2[i-1] + eps[i]
}
plot(ts(x2))

你也可以分析地看到这一点。在本文档 (pp.22)中，获得了具有季节性单位根的模型中确定性项的影响。它是用西班牙语写的，但你可以简单地遵循每个方程的推导，如果你需要一些关于它的澄清，你可以给我发电子邮件。

我可以做两个 ADF 检验吗： ADF 检验 1。零假设是系列是 I(1) 和漂移 ADF 检验 2。零假设是系列是 I(1) 和趋势。但是，如果对于这两个测试，原假设都没有被拒绝呢？

如果 null 在两种情况下都被拒绝，则没有证据支持单位根的存在。在这种情况下，如果没有自相关，您可以在平稳自回归模型或没有自回归项的模型中测试确定性项的重要性。