急！毕业论文！两个变量的协整关系和误差修正模型的建立

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急！我现在在做毕业论文，做的是我国78年到10年CPI变化率与GDP增长率的协整关系与误差修正模型的建立
在渐渐两个变量的协整关系的时候  先建立两个变量的回归模型   用最小二乘估计模型时 模型的拟合度很低 拟合度才是0.04
请问这个模型的残差序列能否用来检验两个变量之间的协整关系？如果不能   要怎样处理呢？  我在这个模型的基础上做残差的平稳性检验的时候发现
在1%和5%的水平下   残差是不平稳的  但是在10%的水平下   残差是平稳的    这样能不能就说明   连个变量在10%的水平下是存在协整关系的呢？
我用Eviews输出结果如下
回归模型估计


残差平稳性检验如下
[img]file:///C:/Documents%20and%20Settings/Administrator/Application%20Data/Tencent/Users/175168370/QQ/WinTemp/RichOle/_W(4[3[GO$G[R~5(XM{S$R1.jpg[/img]

老师催着交论文   现在在研究这个东西都快烦死了   谢谢各位大师的帮助啊   谢谢谢谢！

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关键词：误差修正模型 协整关系 毕业论文 误差修正 Application 毕业论文 模型 变量 误差 协整关系

补充以上Eviews的输出结果
回归估计如下
Dependent Variable: CPI                               
Method: Least Squares                               
Date: 05/23/11   Time: 12:40                               
Sample: 1978 2010                               
Included observations: 33                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
GDP        0.447049        0.382501        1.168752        0.2514
C        0.741837        3.961260        0.187273        0.8527
                               
R-squared        0.042204            Mean dependent var                5.209091
Adjusted R-squared        0.011308            S.D. dependent var                6.009647
S.E. of regression        5.975573            Akaike info criterion                6.471929
Sum squared resid        1106.932            Schwarz criterion                6.562626
Log likelihood        -104.7868            F-statistic                1.365982
Durbin-Watson stat        0.766877            Prob(F-statistic)                0.251413
残差平稳性检验如下
Null Hypothesis: R has a unit root                               
Exogenous: Constant                               
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=8)                               
                               
                        t-Statistic          Prob.*
                               
Augmented Dickey-Fuller test statistic                        -2.768775         0.0741
Test critical values:        1% level                -3.653730       
        5% level                -2.957110       
        10% level                -2.617434       
                               
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.                               
在线等待回复  谢谢

呜呜呜呜！祈求啊！帮帮我啊！

3# 102Susan 你这个情况是不行的，首先两个变量的回归系数不显著 就不能建立下一步的误差修正模型了。

是啊   那我要怎么做呢