帮你顶一下了

法一：
一、将欧元区国家和有欧元区国家相似地理状况的国家整理出来并分做两类
二、收集这些国家的近20年的或者20年以上的数据（具体包含gdp或人均gdp、cpi、ppi、利率水平、恩格尔系数、基尼系数等等，建议用其中的扣除通胀后的人均gdp、恩格尔系数和基尼系数）。
三、分别从多个（如果用建议的数据，就是三个）角度做模型分析比较。
法二：
一、收集欧元区国家名单。
二：收集这些国家的类似法一中的步骤二的数据以及对应的世界数据。
三、分别作各国的数据与世界对应平均数据的回归分析（针对每组对应数据都做该国家加入前后两个回归分析），而后运用假设检验比较每个国家的加入欧元区前后的相关系数（即那个斜率值）是否相等即可（可类比于评估单个证券某一项政策经济效益可以通过检验政策实施前后该证券的两个贝塔值是否相等来检验一样）。
个人感觉法二不失为一个较好的方法~~
供楼主参考~
备注：具体相关数据可以通过相关年鉴查得~~

Additional to the two methods Goodman proposed.... you can also get historical exchange rate (i.e. EUR/USD) see how it changed over time - by applying statistic method, or graphing....

Hope this is helpful. Thanks