r - adf.test 使用 xts 返回 p > 0.99，但使用 coredata(xts) 返回 p < 0.01

Question

这是输出：

library(tseries) # for adf.test function

adf.test(data)
Augmented Dickey-Fuller Test

data:  data
Dickey-Fuller = 11.1451, Lag order = 16, p-value = 0.99
alternative hypothesis: stationary

Warning message:
In adf.test(spread.princomp) : p-value greater than printed p-value

adf.test(coredata(data))
Augmented Dickey-Fuller Test

data:  coredata(data)
Dickey-Fuller = -4.031, Lag order = 16, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary

Warning message:
In adf.test(coredata(spread.princomp)) :
p-value smaller than printed p-value

基础数据是一个数值向量。人们似乎成功地将 adf.test 与 xts 一起应用，所以我不确定我做错了什么。请让我知道我可以提供哪些其他信息。

Answer 1

?adf.test说x（第一个参数）应该是一个数字向量或时间序列。“时间序列”是指ts分类对象，而不是任何时间序列类对象。您应该ts在调用之前将 xts 对象转换为对象adf.test。

例如：

library(tseries)
library(xts)
data(sample_matrix)
x <- as.xts(sample_matrix[,1])
adf.test(as.ts(x))