シリアル相関と単位根を持つことの違いは何ですか？

時系列と非時系列の概念を混同している可能性がありますが、シリアル相関を示す回帰モデルと単位根を示すモデルの違いは何ですか？

さらに、シリアル相関のテストにダービンワトソン検定を使用できるのに、単位根にはディッキーフラー検定を使用する必要があるのはなぜですか。（これは、独立変数にラグを含むモデルではダーバンワトソン検定を使用できないためです。）

より簡単な説明は次のとおりです。AR（1）プロセス 、はホワイトノイズであり、自己相関のテストは（そしてnullで適切に動作するOLSを実行できます）、ユニットルートのテストはです。ここで、ユニットルートを使用すると、プロセスはnullの下で非定常になり、OLSは完全に失敗するため、差分を取るなどのDickey-Fullerトリックに入る必要があります。ε T H 0 。AC：ρ = 0 H 0 ; UR：ρ =

たとえば、自己回帰プロセスがあり、特徴的な多項式と呼ばれるものを見ると、その多項式は複素数の根を持っている（おそらく、一部またはすべてが実数の根である）。すべての根が単位円の内側にある場合、プロセスは定常的であり、それ以外の場合は非定常的です。単位根のテストでは、観測されたデータ（パラメーターが不明）に基づいて特定のプロセスが定常であるかどうかを確認します。

シリアル相関のテストは完全に異なります。自己相関関数を調べ、すべての相関がゼロであるかどうかをテストします（ホワイトノイズのテストとも呼ばれます）。

2番目の質問に対する答えは、問題が異なれば異なるテストが必要になるということです。あなたの本が何を説明しているのか理解できません。私はこれらのテストを個々の時系列のテストと見なしています。独立変数と従属変数がどこに入るのかわかりません。