時系列の統合の順序を決定するためにどのような方法を使用できますか？

計量経済学者は、時系列k（I（k））と統合される時系列についてしばしば話します。kは、定常時系列を取得するために必要な差の最小数です。

時系列の統合の順序を、信頼レベルを指定して決定するために、どのような方法または統計テストを使用できますか？

この問題に対処するための統計的テスト（「ユニットルートテスト」と呼ばれる）がいくつかあります。最も人気があるのはおそらく「Augmented Dickey-Fuller」（ADF）テストですが、Phillips-Perron（PP）テストとKPSSテストも広く使用されています。

ADFとPPの両方のテストは、単位根（つまり、I（1）シリーズ）の帰無仮説に基づいています。KPSS検定は、定常性の帰無仮説（つまり、I（0）シリーズ）に基づいています。したがって、KPSSテストでは、ADFまたはPPテストとはまったく異なる結果が得られます。

また、いくつかの手の込んだ議論（ADF / PP / KPSSのバッシングを含む）については、MaddalaとKimの本をご覧ください。

http://www.amazon.com/Cointegration-Structural-Change-Themes-Econometrics/dp/0521587824

非常に大規模で読みにくい場合がありますが、便利なリファレンスです。