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1985 0.604316 2.554122
1986 0.770108 2.66026
1987 1.050822 2.939162
1988 1.026042 3.063391
1989 1.134623 3.186353
1990 1.029619 3.114848
1991 1.193922 3.186353
1992 1.61542 3.292126
1993 1.987874 3.560193
1994 2.332144 3.718438
1995 2.020222 3.833629
1996 2.010895 3.93886
1997 2.267994 4.039536
1998 2.381396 4.12552
1999 2.459589 4.180981
2000 2.428336 4.208417
2001 2.545531 4.297285
2002 2.656757 4.383276
2003 2.807594 4.488636
2004 3.056357 4.619073
2005 3.38439 4.75359
2006 3.648057 4.869839

2、平稳性检验
由于时间序列往往存在非平稳性，所以，为了避免伪回归的产生，在进行回归分析之前，需要对数据进行平稳性检验。这里采用ADF检验。
Augmented Dickey-Fuller UnitRoot Test on X

ADF Test Statistic 1.916196 1% Critical Value* -2.6889
5% Critical Value -1.9592
10% Critical Value -1.6246

因为ADF=1.916196分别大于不同检验水平的MackKinnon临界值，所以X是一个非平稳序列。经过二阶差分后的X序列为平稳序列，见下表。
Augmented Dickey-Fuller UnitRoot Test on D（X，2）

ADF Test Statistic -4.061721 1% Critical Value* -2.7057
5% Critical Value -1.9614
10% Critical Value -1.6257

同理，序列Y经过二阶差分后为平稳序列。

3、协整关系检验
协整是对非平稳的经济变量长期均衡关系的统计描述。采用Johansen检验，结果如下。
Johansen Cointegration Test


Likelihood 5 Percent 1 Percent Hypothesized
Eigenvalue Ratio Critical Value Critical Value No. of CE(s)
0.566916 17.01274 15.41 20.04 None *
0.013718 0.276263 3.76 6.65 At most 1
*(**) denotes rejection of the hypothesis at 5%(1%) significance level
L.R. test indicates 1 cointegrating equation(s) at 5% significance level
可见，X与Y存在一个协整关系。

4、格兰杰检验
两件事情相关并不能说明它们之间具有因果关系，很多相关都是没有意义的。格兰杰（Granger）检验就是验证变量之间是否存在因果联系。

Pairwise Granger Causality Tests
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
Y does not Granger Cause X 21 0.11175 0.74202
X does not Granger Cause Y 6.39196 0.02103
可见，原假设“X does not Granger Cause Y”被拒绝。

5、估计方程
利用Eviews对X与Y序列进行OLS回归分析，得如下模型：

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.192856 0.073941 29.65688 0.0000
X 0.782920 0.033797 23.16508 0.0000
R-squared 0.964069 Mean dependent var 3.773359
Adjusted R-squared 0.962272 S.D. dependent var 0.688203
S.E. of regression 0.133674 Akaike info criterion -1.100319
Sum squared resid 0.357374 Schwarz criterion -1.001133
Log likelihood 14.10351 F-statistic 536.6208
Durbin-Watson stat 0.768975 Prob(F-statistic) 0.000000

Y= 2.1929 + 0.7829X
（29.66）（23.17）
DW=0.7690
通过检验发现模型存在自相关，因此用AR（1）技术修正模型，结果如下：


Variable Coefficient S td. Error t-Statistic Prob.
C 5.217082 1.602082 3.256440 0.0044
X 0.229008 0.077735 2.946013 0.0086
AR(1) 0.960278 0.029071 33.03166 0.0000
R-squared 0.991984 Mean dependent var 3.831417
Adjusted R-squared 0.991093 S.D. dependent var 0.647641
S.E. of regression 0.061122 Akaike info criterion -2.620333
Sum squared resid 0.067246 Schwarz criterion -2.471115
Log likelihood 30.51349 F-statistic 1113.732
Durbin-Watson stat 1.757857 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .96

修正后的模型为Y= 5.2171 + 0.2290X
（3.2564） （2.9460）由于本人是第一次写这样的调查报告，麻烦各位高人帮忙看一下，我的验证的过程及模型的建立是否可行？ 谢谢！！
数据X和Y是固定资产投资和GDP的自然对数。还有为什么修正后的模型X的系数和T统计量变小了那么多呢？

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关键词：是否可行 significance coefficient Probability Integration 模型 帮忙

怎么没人理我呢？

我给你看看。可以直接将WF1文件通过QQ529820052给我，我们互相学习

少了误差修正ecm这一步

你做的是什么地方的呀？

我现在也正在协整检验，看了很多资料，还是不怎么清楚！

不过好像Johansen检验是基于VAR模型的吧，应该要建立VAR模型吧。

请高手出山指点一下我们这些新手呀！

我的QQ是：27176377

加下QQ，大家相互学习下。

GDP的自然对数怎么这么小哟？那个地方的哟？

格兰杰因果检验有问题：既然变量X和Y都是非平稳序列，就不能直接用格兰杰因果检验，而应该用它们的二阶差分（已经平稳）来做。

Johansen Cointegration Test一般应该是三个或者三个以上的变量，而本文只有两个变量，因此应该用E-G两步法。

我觉得你应该对残差进行Q TEST 或者 LM TEST （推荐后者），如果有自相关的话就要建立再进一步建立ARCH，GARCH或者AR-ARCH AR-GARCH模型