作者：乔山办公网日期：
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一，首先我根据ADF检验结果，来说明这两组数据对数情况下是否是同阶单整的（同阶单整即说明二者是协整的，这是一种协整检验的方法），我对你的两组数据分别作了单位根检验，结果如下：
1.LNFDI水平下的ADF结果：
Null Hypothesis: LNFDI has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3) Augmented Dickey-Fuller test statistic
t-Statistic Prob.*
-1.45226403166189 0.526994561264069
Test critical values:
1% level -4.00442492401717
5% level -3.09889640532337
10% level -2.69043949557234
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 14
从上面的t-Statistic对应636f70797a64333的值可以看到， -1.45226403166189大于下面所有的临界值，因此LNFDI在水平情况下是非平稳的。
然后我对该数据作了二阶，再进行ADF检验结果如下：
t-Statistic Prob.*
- 2.8606168858628 0.0770552989049772
Test critical values:
1% level -4.05790968439663
5% level -3.11990956512408
10% level -2.70110325490427
看到t-Statistic的值小于10% level下的-2.70110325490427，因此可以认为它在二阶时，有90%的可能性，是平稳的。
2.LNEX的结果：
它的水平阶情况与LNFDI类似，T统计值都是大于临界值的。因此水平下非平稳，但是二阶的时候，它的结果如下：
t-Statistic Prob.*
-4.92297051527175 0.00340857899403409
Test critical values:
1% level -4.20005563101359
5% level -3.929
10% level -2.72898502029817
即，T统计值-4.92297051527175小于1% level的值，因此认为，它在二阶的时候，是有99%的可能是平稳的。这样就可以认为两者LNFDI和LNEX是单阶同整的。即通过了协整检验。
二，GRANGER检验（因果关系检验）
这个就是为了看这两组数据是否存在因果关系。
我做了他们的二阶因果关系检验（因为他们在二阶时都平稳），结果如下：
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
LNEX does not Granger Cause LNFDI 15
7.47260684251629 0.0103529438201321
LNFDI does not Granger Cause LNEX
71.07 0.0103529438201321
看到，Probability下面对应的值，0.0103529438201321
和0.0103529438201321都是小于0.05的，因此我们可以认为这两组数据之间相互存在着因果关系。
写了这么多，你还有问题就在补充里说吧~我不知道你要的是结果还是做法，结果就是这样的~~
单位根检验，打开单独的数据列e799bee5baa6e4b893e5b19e337，比如出口，点击view-unit root test，先做level，你先看一下，下面是不是你要的结果
Null Hypothesis: CK1 has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.348387 0.0080
Test critical values: 1% level -4.200056
5% level -3.175352
10% level -2.728985
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 11
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(CK1)
Method: Least Squares
Date: 05/03/11 Time: 15:57
Sample (adjusted): 1999 2009
Included observations: 11 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CK1(-1) -0.702325 0.161514 -4.348387 0.0025
D(CK1(-1)) 3.525136 0.783885 4.497009 0.0020
C 1153.578 425.1752 2.713182 0.0265
R-squared 0.718296 Mean dependent var 927.5455
Adjusted R-squared 0.647870 S.D. dependent var 1351.006
S.E. of regression 801.6940 Akaike info criterion 16.43833
Sum squared resid 5141706. Schwarz criterion 16.54685
Log likelihood -87.41082 F-statistic 10.19932
Durbin-Watson stat 2.121564 Prob(F-statistic) 0.006298
同是天涯沦落人····
讲你要分析的变量打开as group，然后在打开的视图窗口中，view-Cointegration Test,选择参数，点击确定。