大四学生目前在国外交换，计量这块有疑问找不到人指点，诚心求助各位。我做时序数据的论文，我的变量是非平稳的，但存在协整关系。我需要在VECM模型框架下进行Granger因果检验。我的操作方法是：先估计误差修正模型后，找View——Lag structure——Granger Causality/Block Exogeneity Tests
不知道这么做对不对呢？还有我该怎么区分长期和短期影响呢？
我做的结果如下：
VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests   
Date: 04/27/12   Time: 23:23   
Sample: 1 142   
Included observations: 139   
   
   
Dependent variable: D(LNM2)   
   
Excluded Chi-sq df Prob.
   
D(LNDC)  0.668400 2  0.7159
D(LNFR)  0.037535 2  0.9814
   
All  0.710277 4  0.9501
   
   
Dependent variable: D(LNDC)   
   
Excluded Chi-sq df Prob.
   
D(LNM2)  3.626395 2  0.1631
D(LNFR)  5.804594 2  0.0549
   
All  11.49627 4  0.0215
   
   
Dependent variable: D(LNFR)   
   
Excluded Chi-sq df Prob.
   
D(LNM2)  4.255267 2  0.1191
D(LNDC)  0.684730 2  0.7101
   
All  4.668485 4  0.3230
   
   
我看不懂这个结果啊，这个知识点第一次接触。求各位高手帮忙解答下，好吗？