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

Question

下面是输出：

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

底层数据是一个数值向量。人们似乎成功地将adf.test应用于xts，所以我不确定我做错了什么。请告诉我我还能提供什么信息。

Answer 1

?adf.test说x (第一个参数)应该是一个数值向量或时间序列。所谓“时间序列”，指的是一个ts类对象，而不是任何时间序列类对象。在调用adf.test之前，应将xts对象转换为ts对象。

例如：

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