两个变量关系研究的论文

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：水平下的ADF结果：Null Hypothesis: LNFDI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3) Augmented Dickey-Fuller test statistict-Statistic Prob.* critical values:1% level level level *MacKinnon (1996) one-sided : Probabilities and critical values calculated for 20observations and may not be accurate for a sample size of 14从上面的t-Statistic对应的值可以看到， 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.*- critical values:1% level level level 看到t-Statistic的值小于10% level下的，因此可以认为它在二阶时，有90%的可能性，是平稳的。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.* critical values:1% level level level 即，T统计值小于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 ProbabilityLNEX does not Granger Cause LNFDI does not Granger Cause 看到，Probability下面对应的值，和都是小于的，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~~

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做论文，你可以在知网上或者其他专业学术网站上找到硕博论文进行参考，上面的内容都比较详细。一般来说，题目是两者相关的研究论文，就做人口学变量的频率分析、人口学变量对两个变量的影响（也就是t检验或者f检验）、还有两个变量相关分析，如果显著相关，

换一个变量写。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，该地址可以存储Script运行时可更改的程序信息。