请问，我想用如下GDP和货币化率的时间序列数据，拟合模型，应该怎么做？

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GDP数据：695.65  850.49  970.70 1086.17 1184.80 1305.70 1422.80 1607.70 1801.70
货币化率：0.6832138 0.6880874 0.7369511 0.8296515 0.8823415 0.9259241 1.0064674 1.0595245 1.1378098
我想将GDP作为响应变量，货币化率作为预测变量，然后拟合模型。
在做平稳处理的时候一阶差分和二阶差分都不平稳，而且出现了p-value smaller than printed p-value这样的提示。
我不确定是自回归模型需要做平稳处理还是所有时间序列的回归模型都需要。
如果不做平稳处理直接拟合一元线性回归，结果如下。看着似乎还不错，但这样真的行吗，心里没底。
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)   -697.3      108.0  -6.454 0.000349 ***
sg            2163.7      120.5  17.959  4.1e-07 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 55.9 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9788,        Adjusted R-squared:  0.9757
F-statistic: 322.5 on 1 and 7 DF,  p-value: 4.1e-07

因为工作需要刚接触模型这一块，可能问题很白痴。
求诸位大佬伸出援助之手。

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