『壹』 跪求计量经济学F统计量F-statistic计算
S.E. of regression是扰动项的标准差，Sum squared resid是残差平方和，也等于统计学中所说的RSS，而F-statistic是F分布下的统计量，计算内公式容是
F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：S.E. of regression等于Sum squared resid除以（n-k）的商再开方，F统计量你看上面的公式，少了一项ESS，而你所说的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有关系，不于ESS产生关系，你应该还加入一项，比如说判定系数R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所说的三者中，的确存在计算关系，但是多了一个ESS...
祝你好运
『贰』 计量经济学计算题--回归结果中求F ,S.E.regression...
R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810
Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984
S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098
Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576
Log likelihood -45.30353 F-statistic
Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(
『叁』 计量经济学伍德里奇6版 看谁的视频比较好
计量经济学伍德利奇六班看谁的视频比较好一些，这个谁的视频有一个专门讲解这种视频的来看都比较好。
『肆』 什么是计量经济学
计量经济学（英语：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问内题试图对容理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也有“经济计量学”的译法。
该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。
“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，“量”字为名词，构成动宾结构，这从其英文metric的含义亦可看出（与数学名词“度量空间metric space”情况类似），所以“量”字应读作“亮”（大陆《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。设若“计量”的“量”字读为“良”，则是两个动词词素的并列结构，含义略简。另如测智力的斯坦福一比奈智力量表（Stanford–Binet Intelligence Scale），按其内涵则应读“量”字为“良”，此亦可从英文scale的含义窥得。
『伍』 计量经济学问题
不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。
1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？
答：可以考虑以下几种情形。
，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育投资回报率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。
第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。
第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。
第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。
第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。
2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？
答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 为随机扰动项。显然，变量x 对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使 y 增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 与 z 为解释变量，而 xz 为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x 对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x 对 y 的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ 为正数，则 x 对 y 的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ 为负数，则 x 对 y 的边际效应随着z 的增加而减少。
3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？
答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。
4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？
答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。
5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？
答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。
对于时间效应也同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x 与 y 的相关性只是因为二者都随时间而增长）。
6、如何决定应使用二阶段最小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？
答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。
7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？
答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：
（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。
（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。
『陆』 求计量经济学试题及答案。
计量经济学期末试卷（2004年6月，满分70分）
一（24分）将中国城镇居民按照人均年收入分成 组，以2003年的组平均数为样本观测值，建立中国城镇居民消费函数模型，以人均年消费额 为被解释变量，经过理论分析和经验检验，选择人均年收入 和人均储蓄余额 作为解释变量，解释变量和被解释变量之间的关系为直接线性关系。模型形式为：
⑴ 分别写出该问题的总体回归函数、总体回归模型、样本回归函数和样本回归模型；
⑵ 分别写出随机误差项具有同方差且无序列相关、具有异方差但无序列相关、具有异方差且具有一阶序列相关时的方差—协方差矩阵；
⑶ 当模型满足基本假设时，写出关于普通最小二乘法参数估计量的正规方程组；
⑷ 直观判断该模型是否具有异方差性？为什么？
⑸ 如果该模型存在异方差性，写出加权最小二乘法参数估计量的矩阵表达式，并指出在实际估计时权矩阵是如何选择的；
⑹ 指出“偏回归系数” 的实际含义，并指出解释变量满足什么条件时可以用一元回归模型得到相同的 的估计结果？
⑺ 如果仅以入均收入200元及以上的收入组为样本，用OLS和ML分别估计模型，参数估计量是否等价？为什么？
⑻ 如果模型中未包括显著的解释变量 ，可能导致模型违背哪些基本假设？
二（8分）简要回答下列问题：
⑴ C-D生产函数模型和CES生产函数模型关于要素替代弹性和技术进步的假设分别是什么？
⑵ 建立城镇居民食品类需求函数模型如下：
其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。 指出各个参数估计量的经济意义和数值范围。
三（8分）某联立方程计量经济学模型有3个方程、3个内生变量 、3个外生变量 和样本观测值始终为1的虚变量C，样本容量为n。其中第二个方程为
⑴ 能否采用OLS方法估计该结构方程？为什么？
⑵ 如果采用工具变量方法估计该方程，如何选择 的工具变量？（指出两种选择）
四（16分）中国的银行系统正遭受着坏帐的困扰，有估计认为全部坏帐足以让整个银行系统崩溃。毫无疑问坏帐是资源配置被扭曲的一个例子，换句话说如果没有坏帐，中国的GDP增长率也许会更高。为检验这一理论，假设你已经收集了中国银行系统坏帐累计总额的时序数据，以及其它一些总量数据如GDP，人口和总投资。
⑴ 写出一个能够描述该问题的计量经济学模型，并解释。
⑵ 写出检验下述命题的原假设：“坏帐对当期GDP增长率无影响”。
⑶ 为1中你的模型提供合适的计量经济学估计方法，详细说明。
⑷ 要让3中你的估计量满足一致性，必须满足什么条件？
五（14分）假设你想研究国企和外企生产率的差别，为此你建立了如下的模型：
其中变量 表示人均产出（per worker）， 表示总资产净值中由外国公司拥有的份额， 表示人均资本存量(per worker)。假定你收集了300个企业关于这些变量在2000年的数据。
⑴ 写出下述命题的原假设：“国企和外企生产率无差异”
⑵ 假定你用简单OLS估计模型，估计量具有一致性吗？为什么。
⑶ 假定你认为简单OLS估计不具有一致性，提供一个可以获得一致估计的估计方法，详细说明。
⑷ 现在假定你还另外收集了相同厂商相同变量在2003年的数据，试建立一个更好的模型可以利用这一额外信息。讨论你将如何估计这一模型。
计量经济学试题（2002年6月）
⒈（共30分，每小题3分）建立中国居民消费函数模型
t=1978,1979,…,2001
其中 表示居民消费总额， 表示居民收入总额。
⑴ 能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型？为什么？
⑵ 人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值，为什么？这样是否违反样本数据可比性原则？为什么？
⑶ 如果用矩阵方程 表示该模型，写出每个矩阵的具体内容，并标明阶数；
⑷ 如果所有古典假设都满足，分别从最小二乘原理和矩方法出发，推导出关于参数估计量的正规方程组；
⑸ 如果 与 存在共线性，证明：当去掉变量 以消除共线性时， 的估计结果将发生变化；
⑹ 如果模型中 为随机解释变量且与 相关，证明：如果用OLS估计该消费函数模型，其参数估计量是有偏的；
⑺ 如果模型中 为随机解释变量且与 相关，选择政府消费 为 的工具变量（ 满足工具变量的所有条件），写出关于参数估计量的正规方程组；
⑻ 如果经检验表明模型存在一阶序列相关，而需要采用广义差分法估计模型，指出在常用的软件中是如何实现的？
⑼ 在不受到限制的情况下， 的值域为 ，写出 的对数似然函数；
⑽ 试分析，以t=1978,1979,…,2001数据为样本观测值，能否说“样本是从母体中随机抽取的”？那么采用OLS估计模型参数，估计结果是否存在偏误？为什么？
⒉（共16分，每小题4分）下列为一完备的联立方程计量经济模型
其中C为居民消费总额、I为投资总额、Y为国内生产总值、 为政府消费总额，样本取自1978—2000年。
⑴ 证明：对于消费方程，用IV、ILS、2SLS方法分别估计，参数估计结果是等价的。
⑵ 说明：对于投资方程，能否用IV、ILS方法估计？为什么？
⑶ 写出该联立方程计量经济模型3SLS参数估计量的矩阵表达式，并写出表达式中每个矩阵的具体形式；
⑷ 根据经验判断，该模型3SLS参数估计量与2SLS参数估计量是否等价？为什么？
⒊（共18分，每小题3分）简单回答以下问题：
⑴ 分别指出两要素C-D生产函数、两要素一级CES生产函数和VES生产函数关于要素替代弹性的假设。
⑵ 在一篇博士论文中设计的生产函数模型为：
其中，Y为产出量，K、L为资本和劳动投入量， 为第i种能源投入量，其它为参数。试指出该理论模型设计的主要问题，并给出正确的模型设计。
⑶ 建立城镇居民食品类需求函数模型如下：
其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。拟定每个参数的数值范围，并指出参数之间必须满足的关系。
⑷ 指出在实际建立模型时虚变量的主要用途。
⑸ 两位研究者分别建立如下的中国居民消费函数模型
和
其中 表示居民消费总额， 表示居民收入总额。由相同的样本和相同的估计方法，得到了不同的居民边际消费倾向估计值。如何解释这种现象？由此指出经典计量经济学模型的的缺点。
⑹ 从经典计量经济学模型设定理论出发，在建立中国宏观计量经济模型时，一般应该如何对第三产业的生产方程进行分解，并指出其理由。
⒋（6分）在你完成的单方程计量经济学模型综合练习中，你是如何确定理论模型的最终形式的？
计量经济学期末试题
（2003年6月，满分70分）
⒈（12分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型：
煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ
选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。
⒉（12分）以 表示粮食产量， 表示播种面积， 表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是 变量且互相之间存在 关系。同时经过检验并剔除不显著的变量（包括滞后变量），得到如下粮食生产模型：
(1)
⑴ 写出长期均衡方程的理论形式；
⑵ 写出误差修正项ecm的理论形式；
⑶ 写出误差修正模型的理论形式；
⑷ 指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。
⒊（6分）对于上述粮食生产模型(1)，假设所有解释变量与随机误差项都不相关。
⑴ 如果采用普通最小二乘法估计，用非矩阵形式写出关于参数估计量的正规方程组；
⑵ 从以上正规方程组出发说明，为什么不能采用分部回归方法分别估计每个参数；
⒋（9分）投资函数模型
为一完备的联立方程计量经济模型中的一个方程，模型系统包含的内生变量为C（居民消费总额）、I（投资总额）和Y（国内生产总值），先决变量为 （政府消费）、 和 。样本容量为 。
⑴ 可否用狭义的工具变量法估计该方程？为什么？
⑵ 如果采用2SLS估计该方程，分别写出2SLS估计量和将它作为一种工具变量方法的估计量的矩阵表达式；
⑶ 如果采用GMM方法估计该投资函数模型，写出一组等于0的矩条件。
⒌（6分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下：
其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。
⑴ 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？
⑵ 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？
⒍（9分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型：
其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。
⑴ 指出参数γ、ρ、m的经济含义和数值范围；
⑵ 指出模型对要素替代弹性的假设，并指出它与C-D生产函数、VES生产函数在要素替代弹性假设上的区别；
⑶ 指出模型对技术进步的假设，并指出它与下列生产函数模型
在技术进步假设上的区别；
⒎（8分）试指出在目前建立中国宏观计量经济模型时，下列内生变量应由哪些变量来解释，简单说明理由，并拟定关于每个解释变量的待估参数的正负号。
⑴ 轻工业增加值 ⑵ 衣着类商品价格指数
⑶ 货币发行量 ⑷ 农业生产资料进口额
⒏（8分）回答：
⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么？证明随机游走序列不是平稳序列。
⑵ 单位根检验为什么从DF检验扩展到ADF检验？
计量经济学期末试题答案
（2003年6月，满分70分）
⒈（12分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型：
煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ
选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。
答案：（答出4条给满分）
⑴ 模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。
⑵ 估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS方法估计。
⑶ 样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本。
⑷ 样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。
⑸ 变量间可能不存在长期均衡关系。变量中有流量和存量，可能存在1个高阶单整的序列。应该首先进行单位根检验和协整检验。
⒉（12分）以 表示粮食产量， 表示播种面积， 表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是 变量且互相之间存在 关系。同时经过检验并剔除不显著的变量（包括滞后变量），得到如下粮食生产模型：
(1)
⑴ 写出长期均衡方程的理论形式；
⑵ 写出误差修正项ecm的理论形式；
⑶ 写出误差修正模型的理论形式；
⑷ 指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。
答案：
⑴ 长期均衡方程的理论形式为：
⑵ 误差修正项ecm的理论形式为：
⑶ 误差修正模型的理论形式为：
⑷ 误差修正模型中每个待估参数的经济意义为：
：播种面积对产量的短期产出弹性；
：化肥施用量对产量的短期产出弹性；
：前个时期对长期均衡的偏离程度对当期短期变化的影响系数。
⒊（6分）对于上述粮食生产模型(1)，假设所有解释变量与随机误差项都不相关。
⑴ 如果采用普通最小二乘法估计，用非矩阵形式写出关于参数估计量的正规方程组；
⑵ 从以上正规方程组出发说明，为什么不能采用分部回归方法分别估计每个参数。
答案：
⑴ 在所有解释变量与随机误差项都不相关的条件下，如果采用普通最小二乘法估计，关于参数估计量的正规方程组为：
⑵ 如果采用分部回归方法分别估计每个参数，例如估计 ，建立一元模型，其正规方程组为： ，与上述⑴中第3个方程相比较，则要求方程右边其余各项均为0。但是，由于解释变量之间存在一定程度的共线性，这一要求显然不能满足。所以，两种情况下的 的估计结果不相同。
⒋（9分）投资函数模型
为一完备的联立方程计量经济模型中的一个方程，模型系统包含的内生变量为C（居民消费总额）、I（投资总额）和Y（国内生产总值），先决变量为 （政府消费）、 和 。样本容量为 。
⑴ 可否用狭义的工具变量法估计该方程？为什么？
⑵ 如果采用2SLS估计该方程，分别写出2SLS估计量和将它作为一种工具变量方法的估计量的矩阵表达式；
⑶ 如果采用GMM方法估计该投资函数模型，写出一组等于0的矩条件。
答案：
⑴ 不能用狭义的工具变量法估计该方程。因为该结构方程是过度识别的。
⑵ 如果采用2SLS估计该方程，可以将2SLS估计看作为一种工具变量方法。估计量的矩阵表达式分别为：
前者为2SLS估计，后者为其等价的工具变量估计。
⑶ 如果采用GMM方法估计该投资函数模型，用模型系统的所有先决变量作为工具变量。可以写出如下一组等于0的矩条件：
⒌（6分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下：
其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、 为食品类价格、 为其它商品类价格。
⑴ 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？
⑵ 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？
答案：
⑴ 对于以购买食品支出额位被解释变量的需求函数模型，即
参数 、 、 估计量的经济意义分别为人均收入、食品类价格、其它商品类价格的需求弹性；由于食品为必须品，V为人均购买食品支出额，所以 应该在0与1之间， 应该在0与1之间， 在0左右，三者之和为1左右。所以，该模型估计结果中 的估计量缺少合理的经济解释。
⑵ 由于该模型中包含长期弹性 和短期弹性 与 ，需要分别采用截面数据和时序数据进行估计，所以经常采用交叉估计方法估计需求函数模型。
⒍（9分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型：
其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。
⑴ 指出参数γ、ρ、m的经济含义和数值范围；
⑵ 指出模型对要素替代弹性的假设，并指出它与C-D生产函数、VES生产函数在要素替代弹性假设上的区别；
⑶ 指出模型对技术进步的假设，并指出它与下列生产函数模型
在技术进步假设上的区别；
答案：
⑴ 参数γ为技术进步速度，一般为接近0的正数；ρ为替代参数，在（－1，∞）范围内；m为规模报酬参数，在1附近。
⑵ 该模型对要素替代弹性的假设为：随着研究对象、样本区间而变化，但是不随着样本点而变化。而C-D生产函数的要素替代弹性始终为1，不随着研究对象、样本区间而变化，当然也不随着样本点而变化；VES生产函数的要素替代弹性除了随着研究对象、样本区间而变化外，还随着样本点而变化。
⑶ 该模型对技术进步的假设为希克斯中性技术进步；而生产函数模型
的技术进步假设为中性技术进步，包括3种中性技术进步。
⒎（8分）试指出在目前建立中国宏观计量经济模型时，下列内生变量应由哪些变量来解释，简单说明理由，并拟定关于每个解释变量的待估参数的正负号。
⑴ 轻工业增加值 ⑵ 衣着类商品价格指数
⑶ 货币发行量 ⑷ 农业生产资料进口额
答案：
⑴ 轻工业增加值应该由反映需求的变量解释。包括居民收入（反映居民对轻工业的消费需求，参数符号为正）、国际市场轻工业品交易总额（反映国际市场对轻工业的需求，参数符号为正）等。
⑵ 衣着类商品价格指数应该由反映需求和反映成本的两类变量解释。主要包括居民收入（反映居民对衣着类商品的消费需求，参数符号为正）、国际市场衣着类商品交易总额（反映国际市场对衣着类商品的需求，参数符号为正）、棉花的收购价格指数（反映成本对价格的影响，参数符号为正）等。
⑶ 货币发行量应该由社会商品零售总额（反映经济总量对货币的需求，参数符号为正）、价格指数（反映价格对货币需求的影响，参数符号为正）等变量解释。
⑷ 农业生产资料进口额应该由国内第一产业增加值（反映国内需求，参数符号为正）、国内农业生产资料生产部门增加值（反映国内供给，参数符号为负）、国际市场价格（参数符号为负）、出口额（反映外汇支付能力，参数符号为正）等变量解释。
⒏（8分）回答：
⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么？证明随机游走序列不是平稳序列。
⑵ 单位根检验为什么从DF检验扩展到ADF检验？
答案：
⑴ 随机时间序列{ }（t=1, 2, …）的平稳性条件是：1）均值 ，是与时间t 无关的常数；2）方差 ，是与时间t 无关的常数；3）协方差 ，只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数。
对于随机游走序列 ，假设 的初值为 ，则易知
由于 为一常数， 是一个白噪声，因此 ，即 的方差与时间t有关而非常数，所以它是一非平稳序列。
⑵ 在采用DF检验对时间序列进行平稳性检验中，实际上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，时间序列可能是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，这样用OLS法进行估计均会表现出随机误差项出现自相关，导致DF检验无效。另外，如果时间序列包含有明显的随时间变化的某种趋势（如上升或下降），则也容易导致DF检验中的自相关随机误差项问题。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检验。