我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型年份\x05lnDR\x05LNAPC2000\x051.28\x05-0.322001\x051.38\x05-0.342002\x051.52\x05-0.342003\x051.44\x05-0.362004\x051.48\x05-0.392005\x051.6

我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型年份\x05lnDR\x05LNAPC2000\x051.28\x05-0.322001\x051.38\x05-0.342002\x051.52\x05-0.342003\x051.44\x05-0.362004\x051.48\x05-0.392005\x051.6
我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型
年份\x05lnDR\x05LNAPC
2000\x051.28\x05-0.32
2001\x051.38\x05-0.34
2002\x051.52\x05-0.34
2003\x051.44\x05-0.36
2004\x051.48\x05-0.39
2005\x051.66\x05-0.39
2006\x051.62\x05-0.43
2007\x051.97\x05-0.42
2008\x052.09\x05-0.45
2009\x052.07\x05-0.47
就是这组数据 毕业论文用的 lnDR代表 最高收入与最低收入差值的对数 lnAPC表示平均消费倾向的对数 需要证明他们之间是负相关的 还有必要的因果关系 可我总是做不出来
他们是两组非平稳数列 不能直接做 格兰杰检验 没有办法的出他们的因果关系 论文这几天就要交的 就差这点了

我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型年份\x05lnDR\x05LNAPC2000\x051.28\x05-0.322001\x051.38\x05-0.342002\x051.52\x05-0.342003\x051.44\x05-0.362004\x051.48\x05-0.392005\x051.6
用2个序列的差分序列,线性回归,可通过显著性检验.不过,这时是增量之间的因果关系,现实背景解释起来比较麻烦.
另外还尝试：协整检验通过后,建立误差修正模型,这反映的也是因果关系,但是其显著性比较危险.