ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种用来检验时间序列数据是否具有单位根（unit root）的统计方法。单位根表示数据中存在非平稳性，即数据的均值和方差随时间变化。ADF检验的目的是确定一个时间序列是否具有趋势性，如果具有趋势性，则可以采取相应的处理方法。

ADF检验的步骤如下：

1. 确定零假设和备择假设：

- 零假设（H0）：时间序列具有单位根，即非平稳性。

- 备择假设（H1）：时间序列不具有单位根，即平稳性。

2. 计算差分序列：

如果原始时间序列不是平稳的，可以对其进行差分处理，得到差分序列。差分是指每个观测值与其前一个观测值之间的差异。

3. 构建ADF检验模型：

使用差分序列构建ADF模型，其中模型中的自变量包括常数项、趋势项和滞后差分项。常数项考虑序列的整体水平，趋势项考虑序列的趋势性，滞后差分项考虑序列的相关性。

4. 估计ADF模型参数：

使用最小二乘法估计ADF模型中的参数。

5. 计算ADF统计量：

根据估计的ADF模型参数，计算ADF统计量。ADF统计量的值与零假设的拒绝区域进行比较，判断是否拒绝零假设。

6. 判断结果：

- 如果ADF统计量的值小于零假设的拒绝区域的临界值，则不能拒绝零假设，认为时间序列具有单位根，即非平稳性。

- 如果ADF统计量的值大于零假设的拒绝区域的临界值，则可以拒绝零假设，认为时间序列不具有单位根，即平稳性。

请注意，ADF检验的结果并不代表时间序列的平稳性，而是提供了对时间序列是否具有单位根的判断。因此，在进行ADF检验时，需要根据具体情况综合考虑其他统计指标和经济意义，以得出关于时间序列平稳性的结论。