1.變數的平穩性檢驗
所謂時間序列的平穩性,是指時間序列的統計規律不會隨著時間的推移而發生變化。當時間序列平穩時,此序列對任何外在的衝擊只會有暫時性的影響,而非平穩性的時間序列則會對外來衝擊產生累積影響,進而偏離其均值。
為防止偽回歸現象發生,運用eviews6. 0對時間變數資料進行單位根的穩定性檢驗。檢驗結果如表1所示。
表1i和y的adf單位根檢驗結果
由檢驗結論可以看出,i和y兩個時間序列的原始序列、一階差分序列、二屆差分序列在10%的顯著性水平上都是非平穩序列,但△i和△y的二階差分序列都是平穩的,而it-1和yt-1的平穩性應分別與i和y是類似的，這樣序列i、y、it-1和yt-1就具備協整檢驗的必要條件,可以對其進行協整分析,進一步討論二者是否存在乙個長期的均衡關係。
2. 協整檢驗
對序列i、y、it-1和yt-1進行普通最小二乘回歸，然後對殘差序列e進行單位根檢驗,結果如下:
表2殘值的adf檢驗結果
可以看出,在不經過差分的情況下,殘差能通過5%水平的單位根檢驗,殘差序列e 為平穩時間序列。由此判斷變數序列i、y、it-1和yt-存在協整關係,即投資和現期產出、前一期產出、前一期投資之間存在一種長期動態均衡關係。
3. 回歸分析
在以上檢驗的基礎上,用最小二乘法建立投資與現期產出、前一期產出、前一期投資之間的線性回歸模型:
it = - 17.75 + 0.008yt – 0.007yt-1 + 0.97it-1
（-1.5） （2.78） （-2.75） （6.57）
r2 = 0. 9974 f =1920.686 dw = 1.726
在②式中，存在r2和f值較大、但t檢驗值較小的情況，符合最小二乘法下多重共線性的經典特徵，由此判斷②式存在多重共線性
4.變數的相關性檢驗
對y、it-1和yt-之間的相關關係進行檢驗，結果如下：
表3 y、it-1和yt-1之間的相關關係
由檢驗結果可知，y和yt-1之間、it-1和y之間、yt-1和it-1之間都存在高度的相關關係，②式存在嚴重的多重共線性問題。
5.模型的修正
由於②式存在嚴重的多重共線性問題，需要對其進行修正，本文採用逐步回歸法，只保留y乙個解釋變數，對序列i和y進行回歸，結果如下：
it = - 106.75 + 0.006yt
7.99）（28.27）
r2 = 0.9815 f =799 dw =0.235
6.格蘭傑因果關係檢驗
對it和yt進行格蘭傑因果關係檢驗，結果如下：
表4it和y格蘭傑因果關係檢驗
從結果可以看出，對於i不是y的原假設，拒絕第一類錯誤的概率是0.39,表明i不是y的格蘭傑原因的概率較大，不能拒絕原階數。另外乙個檢驗的伴隨概率只有0.
02，表明在95%的置信水平下，可以認為y是i的格蘭傑原因。
二、結論
1. 根據協整檢驗,得到變數序列i和y存在協整關係,即固定資產投資和產出之間存在一種長期動態均衡關係。
2. 從格蘭傑因果關係分析來看,在95%的概率水平下,我國固定資產投資與產出之間存在單向的格蘭傑因果關係,即產出是固定資產投資的成因。
[ 1 ]張保法. 經濟模型導論[m ].經濟科學出版社,2007.
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[ 1 ]李子奈，潘文卿. 計量經濟學[m ].高等教育學出版社（第二版）,2004.
附表：資料**：國家統計局
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32說課稿 《三角函式模型的簡單應用》
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