单位根检验中的WALD统计量研究是时间序列分析领域的重要课题，主要应用于检验时间序列数据是否具有单位根特性，即判断序列是否平稳。WALD统计量作为一种基于极大似然估计的检验方法，通过构建适当的假设检验框架，评估模型参数的显著性。该统计量在单位根检验中具有较好的大样本性质，能够有效区分平稳过程与非平稳过程。研究WALD统计量在单位根检验中的应用，对于改进传统检验方法（如ADF检验、PP检验）的局限性，提高检验功效具有重要意义。当前研究热点包括WALD统计量的渐进分布理论、小样本性质分析以及在结构突变、非线性趋势等复杂情况下的拓展应用。