Eviews 实现单位根检验和格兰杰因果分析
单位根检验是时序分析中的一种重要方法，用于判断时序数据是否是平稳的。Eviews 提供了强大的工具来实现单位根检验，即 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验。ADF 检验的原理是基于单位根检验的统计学理论，通过计算 t 统计值和概率值来判断数据是否是平稳的。
在本文中，我们使用 Eviews 对两组数据 LNFDI 和 LNEX 进行了单位根检验。对 LNFDI 进行了一阶和二阶的 ADF 检验。结果表明，在一阶时，LNFDI 的 t 统计值大于临界值，表明它在一阶时是不平稳的。但是，在二阶时，t 统计值小于 10% 的临界值，表明它在二阶时有 90% 的可能性是平稳的。
同样，对 LNEX 也进行了一阶和二阶的 ADF 检验。结果表明，在一阶时，LNEX 的 t 统计值大于临界值，表明它在一阶时是不平稳的。但是，在二阶时，t 统计值小于 1% 的临界值，表明它在二阶时有 99% 的可能性是平稳的。
通过上述结果，我们可以得出结论，LNFDI 和 LNEX 都是单阶同整的，也就是说，它们在二阶时都是平稳的。这为我们进行进一步的格兰杰因果分析提供了基础。
格兰杰因果分析是时序分析中的一种重要方法，用于判断两组时序数据之间是否存在因果关系。Eviews 提供了强大的工具来实现格兰杰因果分析。我们使用 Eviews 对 LNFDI 和 LNEX 进行了格兰杰因果检验，结果表明，LNEX 对 LNFDI 存在因果关系，LNFDI 对 LNEX 也存在因果关系。这些结果可以为我们提供有价值的信息，来判断两组数据之间是否存在因果关系。
本文展示了如何使用 Eviews 实现单位根检验和格兰杰因果分析。这些方法可以帮助我们更好地理解时序数据的特征和关系，为我们进行进一步的数据分析和预测提供了强大的工具。
