adf.test返回P> 0.99 XTS，但返回P <0.01，與coredata（XTS）

Question

這裏是輸出：

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 

底層數據是數值向量。人們似乎成功地將adf.test與xts結合使用，所以我不確定我做錯了什麼。請讓我知道我可以提供什麼其他信息。

Answer 1

?adf.test說x（第一個參數）應該是數字向量或時間序列。通過「時間序列」，這意味着一個ts分類對象，而不是任何時間序列類對象。在致電adf.test之前，您應該將您的xts對象轉換爲ts對象。

例如：

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