eviews单位根检验

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Eviews实验报告3

居民消费物价指数、消费者信心指数的相关数据，利用EVIEWS软件，将这几个指标数据进行相关分析。

特别在这里说明的是，因为同时参与了学校的本科生科研赞助---关于CCI （消费者信心指数）的一个项目，因此本人接下来的几个实验都将以CCI及相关影响指标为数据目标，研究CCI与其他因素间的关系。

本实验，则首先进行相关指标的稳定性检验。

【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）本实验首先将通过多种方法对我国CCI序列进行平稳性分析：首先导入数据到eviews中,建立序列取名为CCI：然后我们首先通过折线图来直接观察其走势，如下图：从下图我们容易看到：CCI曲线基本是围绕100的轴线上下波动的，但是相比于白噪声序列，其波动幅度明显较大。

可以看到08年11月以前，其波动一直是在轴线以下，而在08年11月以后，数据都明显高于100。

联系当时的实事背景，我们不难解释这一点：2008年11月，正是国家公布四万亿投资的时候，而这之前，由于全球金融危机以及股市大跌的影响，我国居民的消费者信心指数都是较低的；国家的四万亿政策犹如一剂强心剂，立刻使得CCI有了直线的上升，一下子提高了消费者的信心。

为了判别序列是否稳定，我们绘制CCI序列的自相关图，如下：由每个Q统计量的伴随概率可以知道：都是拒绝原假设的，即存在某个K，使得滞后K期的自相关系数显著非零，即拒绝原数列是白噪声序列。

随后对其进行ADF检验：我们首先对序列本身进行单位根检验,分别采用带常数项，线性趋势，和无等三种情况进行检验。

可以从下图看到检验结果对应的p值均显著大于0.05,因此接受原假设,存在单位跟,即CCI序列本身是不平稳的.带常数项线性趋势无因此,考虑对其一阶差分进行单位根检验:可以看到,其一阶差分的单位根检验结果对应的p值显著小于0.01,拒绝存在单位根的原假设，因此我们可以得出结论:CCI的一阶差分序列是平稳的.然后我们通过PP检验来检验序列的平稳性：我们分别采用带常数项，线性趋势，和无等三种情况进行检验。

单位根检验的EViews操作课件

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如何进一步学习时间序列分析的相关知识
01
阅读时间序列分析相关的专业书籍和学术论文，深入理解时间序列分析的基本原理和方法。
02
学习EViews软件的使用方法，掌握各种时间序列分析工具和命
令。
参加时间序列分析相关的课程和培训，与专业人士交流学习，
03
提高自己的分析能力。
THANKS FOR WATCHING
设，认为数据不存在单位根。
03
根据单位根检验结果，可以进一步进行其他相关分析和建模。
04
单位根检验的EViews操作实例
单个时间序列数据的单位根检验
01
打开EViews软件，选择 “File”菜单中的“New”选项，创建一个新的工作文件。
02
在工作文件中，选择 “Quick”菜单中的“Empty Group”选项，创建一个空的工作组。
单位根检验的原理
单位根检验基于ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和PP（Phillips-Perron ）检验等统计方法，通过构建适当的回归模型并检验其残差是否具有单位根来确定时间序列数据是否平稳。
如果残差存在单位根，则说明时间序列数据是非平稳的，即存在一个单位根；如果残差不存在单位根，则说明时间序列数据是平稳的。
02
EViews软件介绍
EViews软件的特点
界面友好
01
EViews软件采用直观的图形界面，方便用户进行数据处理和统
计分析。
功能强大
02
EViews提供了丰富的数据处理、模型估计、统计分析和预测功
能，满足各种研究需求。
兼容性好
03
EViews支持多种数据格式和软件接口，方便与其他软件进行数

单位根检验的EViews操作

继续讨论:
对GDP的一阶差分进行检验
在10％的显著性水平下，单位根检验的临界值为 -3.2602，上述检验统计量值-3.62511小于相应DW临界值，从而拒绝H0，表明我国1978——2003年D(GDP)序列是平稳序列.
年度数据一般选择1或2年，月度数据一般选择6个月、12个月或者18个月，季度数据一般4或者8。
单位根检验的 EViews操作
利用EViews进行单位根检验
（ADF、DF检验的操作步骤基本相同）
在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框单位根检验对话框(由三部分构成) （1）检验类型（Test Type) (A)DF检验 PP检验（2）检验对象 Level（水平序列） 1st difference（一阶差分序列）
• 我们老师说样本较大时，选用bic ，较小时用aic • 先找出最小的AIC和SIC（不是绝对值），在此基础上看ADF检验是否通过，即判断是否是平稳序列。 • 我一般是根据ＶＡＲ模型的最优滞后阶数－１作为协整的最优滞后阶数
• 根据赤池信息准则或舒瓦茨信息准则 • adf检验是在残差存在自相关时用的，滞后阶数可以根据序列自相关和偏自相关图确定
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名（本例：GDP）
选择ADF检验 / Level（水平序列）/ Trend and Intercept （趋势项和漂移项）/ 滞后期数：2
在原假设 H 0 : 1或 H 0 : =0 下，单位根的t检验统计量的值为：

eviews残差单位根检验步骤

Eviews残差单位根检验步骤1. 概述Eviews是一种广泛用于计量经济学研究的数据分析软件，它提供了一系列的统计分析工具，其中包括残差单位根检验。

残差单位根检验是判断时间序列数据是否平稳的重要方法之一，本文将介绍在Eviews 软件中进行残差单位根检验的具体步骤。

2. 数据准备在进行残差单位根检验之前，首先需要利用Eviews进行时间序列模型的拟合，得到模型的残差序列。

在Eviews中，可以使用最小二乘法、一般最小二乘法等方法估计时间序列模型，得到残差序列。

以ARMA(p,q)模型为例，其残差序列可以通过以下步骤获取：(1) 打开Eviews软件，导入所需数据；(2) 选择“Quick/Estimate Equation”或“Proc/Estimate Equation”，在弹出的窗口中输入ARMA(p,q)模型的方程形式，点击“OK”进行模型估计；(3) 在估计结果页面，找到残差序列并将其保存。

3. 单位根检验Eviews提供了多种单位根检验的方法，如ADF检验、Phillips-Perron检验等。

下面将以ADF检验为例，介绍在Eviews中进行残差单位根检验的步骤。

(1) 打开Eviews软件，打开保存的残差序列数据；(2) 选择“View/Residual Diagnostics/Unit Root Test”；(3) 在弹出的窗口中选择ADF单位根检验，设置滞后阶数和趋势项，并点击“OK”进行检验；(4) 在ADF单位根检验结果页面，查看检验统计量的数值及其显著性水平，进行单位根检验的判断。

4. 检验结果解读进行残差单位根检验后，需要对检验结果进行解读。

在Eviews中，一般使用的显著性水平为0.05，若检验统计量的值小于相应的临界值，就可以拒绝原假设，即残差序列是平稳的。

相反，若检验统计量的值大于临界值，则不能拒绝原假设，残差序列是非平稳的。

在解读检验结果时，需要注意控制滞后阶数和趋势项的选择，以及检验结果的稳健性和有效性。

eviews讲解单位根检验

单位根检验
第一节单序列单位根检验第二节面板数据单位根检验
可编辑ppt
1
第一节单序列单位根检验
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位二序列单位根检验软件相关操作
三不同检验结果后续分析思路
四协整检验
可编辑ppt
2
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位
时间序列总体分析思路
可编辑ppt
6
势项
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
若两次差分平稳则为二阶单整I(2)。
可编辑ppt
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四序列间协整检验（方程的残差平稳检验）
◎同阶单整序列（同阶非平稳序列）构建回归方程，获得残差
◎检验残差项的平稳性，若平稳，则称非
平稳序列间存在协整关系（长期稳定
关系）
可编辑pt
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第二节面板数据的平稳性（单位根检验）
请点说明请点软件操作结果点检验结果1 结果2
中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。
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分析数据的平稳性软件操作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应的Pool序列名
填写序列名
选择检验方法
填写秩序
右边所有栏目软件
自动填写无需更改
填写模式，先做序列图再选择

eviews讲解单位根检验

单位根检验
第一节单序列单位根检验第二节面板数据单位根检验
1
本文档后面有精心整理的常用PPT编辑图标，以提高工作效率
第一节单序列单位根检验
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位二序列单位根检验软件相关操作
三不同检验结果后续分析思路
四协整检验
3
一序列单位根检验在时间序列分析中的地位
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：小于临界值则接受H1 临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
势项
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
只有此处小于 0.05,说明除此法外都认为非
平稳
各种方法的结果(除Breitung检验外)都接受原假设， I
存在单位根，是非平稳的。
16
例10.4中I的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可
以得出结论： I是I(1)的。
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序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。

eviews讲解单位根检验文稿演示

若是平稳序列
非平稳序列
单序列多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析差分平稳I（d）不平稳
单序列多序列（同阶）无规律分析终止
ARIMA
协整检验原：不协整
协整不协整
长期关系模型分析终止
进一步考虑ECM（误差修正模型）
二序列单位根检验软件相关操作
说明操作结果
序列平稳性检验（单位根检验）说明
单位根检验窗口
序列平稳性检验（单位根检验）结果
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
单序列多序列（同阶）无规律分析终止
ARIMA
协整检验原：不协整
协整不协整
长期关系模型分析终止
进一步考虑ECM（误差修正模型）
序列差分检验（单整平稳检验）
◎Test for unit root in中确定序列在水平值、一阶差
分、二阶差分下进行单位根检验。
◎若一次差分平稳则为一阶单整I(1)；
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则
做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
三不同检验结果后续分析思路
分析思路差分平稳
不同检验结果后续分析思路
时间序列总体分析思路
时间序列
平稳性检验原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
单序列多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析差分平稳I（d）不平稳

eviews讲解单位根检验.

不平稳
多序列（同阶）无规律分析终止
协整检验原：不协整
不协整
长期关系模型
分析终止
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进一步考虑ECM（误差修正模型）
序列差分检验（单整平稳检验）
◎Test for unit root in中确定序列在水平值、一阶差
分、二阶差分下进行单位根检验。
◎若一次差分平稳则为一阶单整I(1)；
若两次差分平稳则为二阶单整I(2)。
备注
：只要软件提供了P值就直接按P规则
做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
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三不同检验结果后续分析思路
分析思路差分平稳
8
不同检验结果后续分析思路
时间序列总体分析思路
时间序列
平稳性检验原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
考虑差分平稳
单序列
ARMA
多序列
多元回归分析差分平稳I（d）单序列 ARIMA 协整
各种方法的结果(除Breitung检验外)都接受原假设， I? 存在单位根，是非平稳的。
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例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可以得出结论： I?是I(1)的。
16
◎检验的目的：
（1）非平稳序列在各个时点上随机规律不同，因此，难以用已知信息掌握序列总体的随机性（2）用序列做回归分析可防止伪回归
◎检验方法：
方法有①ADF② DFGLS ③ PP与 ④ KPSS ⑤ ERS⑥ NP 前三种有有关常数与趋势项假设，应用不方便，建议少用后三种是软件是去除原序列趋势后进行检验，应用方便 ◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根）

eviews各种检验

eviews各种检验（⼀）、ADF是单位根检验，第⼀列数据y做ADF检验，结果如下Null Hypothesis: Y has a unit rootExogenous: Constant, Linear Trend 外因的Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.820038 0.0213Test critical values: 1% level -4.0987415% level -3.47727510% level -3.166190在1%⽔平上拒绝原假设，序列y存在单位根，为不平稳序列。

但在5%、10%⽔平上均接受原假设，认为y平稳。

对y进⾏⼀阶差分，差分后进⾏ADF检验：Null Hypothesis: Y has a unit rootExogenous: NoneLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.328245 0.0000Test critical values: 1% level -2.5999345% level -1.94574510% level -1.613633可见，在各⽔平上y都是平稳的。

因此，可以把原序列y看做⼀阶单整。

第⼆列xADF检验如下：Null Hypothesis: X has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.216737 0.0898Test critical values: 1% level -4.0987415% level -3.47727510% level -3.166190在1%、5%⽔平上拒绝原假设，序列x存在单位根，为不平稳序列。

eviews讲解单位根检验课件

学习交流PPT
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势项
单位根检除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：大于临界值则接受原假设临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可
以得出结论： I?是I(1)的。学习交流PPT
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单序列 ARMA
多序列
考虑差分平稳
多元回归分析差分平稳I（d）不平稳
单序列多序列（同阶）无规律分析终止
ARIMA
协整检验原：不协整
协整不协整
长期关系模型分析终止
进一学步习交考流PP虑T ECM（误差修正模型）
3
二序列单位根检验软件相关操作
说明操作结果
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序列平稳性检验（单位根检验）说明
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：小于临界值则接受H1 临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。
备注：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，
再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模
型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其

Eviews怎么做ADF单位根检验,怎么看结果的具体操作

ADF检验就是单位根检验，把数据输入Eviews之后，点击左上角的View--Unit Root Test,（但好
像更好用一些），之后可以选择一阶、二阶差分之后的序列是否存在单位根，同时可以选检验的方程中是否存在存在趋势项、常数项等。

一般进行ADF检验要分3步：
1 对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None.如果没通过检验，说明原始时间序列不平稳；
2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；
3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了！
看结果：
1%，5%，10%指的是显著水平，如果ADF检验值（t值）大于某显著水平值（一般是5%），则不通过检验，即存在单位根（不平稳），此时，可通过一阶差分再来查看单位根是否平稳，p值指的是接受原假设的概率。

在报告上的写法：
：r=0
H
: r=1
H
1
，序列有单位根，非平缓。

反之……
如果ADF检验值>临界值，则接受H
（注：H
的写法，选中要设置为下标的字母，点击菜单栏格式——字体，选择效
果中的下标，确定。

或直接选中的那个红色项进行格式设置）
操作：图/line&symbol。

单位根检验的eviews操作

单位根检验的eviews操作单位根检验是时间序列分析中常用的方法，用于检测序列是否具有随机游走性。

本文将介绍如何在Eviews中进行单位根检验。

首先，打开Eviews软件，导入要进行单位根检验的时间序列数据。

接下来，依次选择“View”-“Coefficient Tests”-“Unit Root Test”。

在“Unit Root Test”窗口中，首先需要在右侧“Specification”栏选择要进行的单位根检验方法。

通常使用的有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验、PP（Phillips-Perron）检验、KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验等方法。

这里以ADF检验为例。

在“ADF Specification”选项卡中，可以输入滞后阶数和趋势项。

滞后阶数一般为0或1，趋势项可以是无、常数项或常数项和趋势项。

一般情况下，选择一次滞后和常数项即可。

接下来，点击“OK”按钮即可进行单位根检验。

分析结果将会显示在新打开的“Unit Root Test Results”窗口中。

其中，关注ADF统计量及其p值。

当ADF统计量的绝对值小于临界值，或者p值大于0.05时，说明序列存在单位根，即不平稳；否则可以拒绝存在单位根的假设，说明序列是平稳的。

另外，在“Unit Root Test Results”窗口中还可以看到检验时的样本量、滞后阶数、趋势项、估计方程等信息，方便用户进行进一步分析。

除了ADF检验以外，PP检验和KPSS检验的操作也与ADF检验类似，不再赘述。

总之，单位根检验是时间序列分析中常用的方法，在Eviews中进行单位根检验非常方便，只需要几步操作即可得到结果，为后续的进一步分析提供基础。

范文eviews讲解单位根检验.ppt

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例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:
只有此处小于 0.05,说明除此法外都认为非
平稳
各种方法的结果(除Breitung检验外)都接受原假设， I?
存在单位根，是非平稳的。精选整理
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例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
单位根检验
第一节单序列单位根检验第二节面板数据单位根检验
精选整理一序列单位根检验在时间序列分析中的地位二序列单位根检验软件相关操作
三不同检验结果后续分析思路
四协整检验
精选整理
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一序列单位根检验在时间序列分析中的地位
时间序列总体分析思路
时间序列
◎原假设：6种方法中除KPSS外是：不稳定（存在单位根） ◎判定规则
P规则：小于临界值则接受H1 临界值法
具体：左则单边： ①ADF② DFGLS ③ PP⑥ NP 接受（原假设）域统计值大于临界值
右则单边： ④ KPSS ⑤ ERS 接受（原假设）域统计值小于临界值
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
备注：只要软件提供了P值就直接按P规则
做判定；除非没有提供的情况下才动用临界值法
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三不同检验结果后续分析思路
分析思路差分平稳
精选整理
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不同检验结果后续分析思路
时间序列总体分析思路
时间序列
平稳性检验原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
单序列多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析差分平稳I（d）不平稳

用eviews检验时间系列是否存在单位根

我国1978-2003年GDP数据平稳性分析实验报告
开机进入eviews系统，建立时间序列，导入以下数据：
x(年度）y（GDP）x(年度）y（GDP）
1978 1991
1979 1992
1980 1993
1981 1994
1982 1995
1983 1996
1984 7171 1997
1985 1998
1986 1999
1987 2000
1988 2001
1989 2002
1990 2003
绘制y的时序图可初步判断该序列是不平稳的。

如图所示：
120000
100000
80000
60000
40000
20000
78808284868890929496980002
Y
接着进行单位根检验：
输入y，弹出如下窗口：
选择ADF检验，level（水平序列），trend and intercept，滞后期数设为2.得到：
可知，在原假设下，单位根的t检验统计量的值为，比在1％，5％，10％这三个显著性水平下的单位根检验的临界值都要大，故接受原假设，可知该时间序列存在单位根，为非平稳序列。

继续对该序列的一阶差分进行检验。

得到
单位根的t检验统计量的值为，比在10％显著性水平下的单位根检验的临界值要小，即拒绝原假设，表明该序列的一阶差分为平稳序列。

Eviews怎么做ADF单位根检验,怎么看结果的具体操作

Eviews怎么做ADF单位根检验,怎么看结果的具体操作
ADF检验就是单位根检验，把数据输⼊Eviews之后，点击左上⾓的View--Unit Root Test,（但好
像更好⽤⼀些），之后可以选择⼀阶、⼆阶差分之后的序列是否存在单位根，同时可以选检验的⽅程中是否存在存在趋势项、常数项等。

⼀般进⾏ADF检验要分3步：
1 对原始时间序列进⾏检验，此时第⼆项选level，第三项选None.如果没通过检验，说明原始时间序列不平稳；
2 对原始时间序列进⾏⼀阶差分后再检验，即第⼆项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进⾏⼆次差分变换；
3 ⼆次差分序列的检验，即第⼆项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.⼀般到此时间序列就平稳了！
看结果：
1%，5%，10%指的是显著⽔平，如果ADF检验值（t值）⼤于某显著⽔平值（⼀般是5%），则不通过检验，即存在单位根（不平稳），此时，可通过⼀阶差分再来查看单位根是否平稳，p值指的是接受原假设的概率。

在报告上的写法：
H0：r=0
H1: r=1
如果ADF检验值>临界值，则接受H0，序列有单位根，⾮平缓。

反之……
（注：H0的写法，选中要设置为下标的字母，点击菜单栏格式——字体，选择效
果中的下标，确定。

或直接选中的那个红⾊项进⾏格式设置）
操作：图/line&symbol。

Eviews怎么做ADF单位根检验,怎么看结果的具体操作

在报告上的写法：
：r=0
H
: r=1
H
1
，序列有单位根，非平缓。

反之……
如果ADF检验值>临界值，则接受H
（注：H
的写法，选中要设置为下标的字母，点击菜单栏格式——字体，选择效
果中的下标，确定。

或直接选中的那个红色项进行格式设置）
操作：图/line&symbol。

eviews作业(单位根,回归分析)

1.单位根检验结果检验类型ADF值P值结论LnY （0，0，2）-4.27016 0.0005 平稳LnX1 (C,T,1) -2.464548 0.3362 非平稳D(LnX1) (0,0,0) -2.994499 0.006 平稳LnX2 (C,0,0) -1.719707 0.4009 非平稳D(LnX2) (C,T,0) -3.692378 0.0616 平稳LnX3 (C,T,3) -3.123541 0.1494 非平稳D(LnX3) (C,T,3) -7.098886 0.0014 平稳LnX4 (C,T,3) -4.445399 0.0249 平稳LnX5 (C,T,0) -1.690278 0.7009 非平稳D(LnX5) (0,0,0) -3.277648 0.0033 平稳通过单位根检验，可以发现LnY和LnX4为平稳序列，而LnX1、LnX2、LnX3、LnX5均为一阶单整序列。

2.协整检验由于后面需要进行回归分析，这里对这些变量做协整检验。

这里采取EG协整检验的做法（备注：Johansen协整检验样本量不够），结果见下图：从上述结果可以看到，被解释变量为LnY时，其z统计量对应的显著性P值小于10%，因此在10%的显著水平下，以LnY为被解释变量的回归方程存在协整关系。

对此，我们检查该回归的残差是否平稳，结果见下图：由残差的单位根检验结果可以看出，此时残差为平稳序列，即该回归存在协整关系。

3.格兰杰因果关系检验由前面的协整检验知LnY与解释变量存在长期的均衡关系，在此基础上，我们对其进行格兰杰因果关系检验。

从上图可以看出LnX1和LnX5不是LnY的格兰杰原因，而LnX2、LnX3、LnX4均是LnY的格兰杰原因，因此我们将建立以LnY为被解释变量，以LnX2、LnX3、LnX4为解释变量的回归。

4.回归结果首先对LnY与LnX2、LnX3、LnX4做协整检验，结果如下：从结果可以看出被解释变量为LnY时，其tau统计量对应的显著性P值小于10%，因此在10%的显著水平下，以LnY为被解释变量的回归存在协整关系。