Как преодолеть недостатки Augmented Dickey Fuller при работе с нелинейными зависимостями?

Возможно, имелись в виду способы преодоления проблем, связанных с использованием теста Augmented Dickey-Fuller (ADF) при работе с нелинейными зависимостями.

Один из возможных подходов —  определение оптимальной длины задержки. numxl.com en.wikipedia.org Можно начать с большего значения (например, 5) и постепенно уменьшать его, проверяя статистическую значимость коэффициента (t-значение). numxl.com

Ещё один способ —  использование информационных критериев. en.wikipedia.org Можно применять, например, информационный критерий Акайке, байесовский информационный критерий или информационный критерий Ханнана–Куинна. en.wikipedia.org

Также есть рекомендация устанавливать максимальное количество задержек меньше квадратного корня из размера выборки. stackoverflow.com Использование слишком большого количества задержек может привести к тому, что модель будет почти идеальной. stackoverflow.com

Кроме того, для получения стабильных и надёжных критических значений можно проводить больше симуляций (например, более 1 миллиона). numxl.com

Существуют и другие альтернативы тесту ADF, например, тест Филлипса–Перрона (PP) или процедура тестирования ADF-GLS (ERS). en.wikipedia.org