主题是“美元指数与美债收益率相关性的实证分析”，因此分别采用2000/1/3-2015/1/5号的美元指数（USDX），和十年期美国国债收益率（r），探究其相关性。

根据资料，对于时间序列的数据处理先测试其平稳性，若不平稳则测试一阶差分平稳性，若两序列同阶单整，可对其做协整检验探究其长期均衡关系，以及建立VAR模型等。

问题在于：

我分别对USDX和r序列做了单位根检验，序列均不平稳，一阶差分后均平稳，但是协整检验结论为无协整关系。

1 根据时序图，和pearson及spearman相关性分析，两序列长期看来应有相关性，以及在知网查到一篇关于人民币汇率和美元指数的分析，它的数据处理是测出了协整关系，这里为什么会没有协整关系呢？我是不是处理方法出了什么问题？

2 请问是否同阶单整序列就可以做VAR模型？ 还是只有平稳序列才可以做VAR模型？

我尝试对原序列（也就是没有作差分的不平稳序列）做了VAR模型，R-square达到0.99，后对其进行了AR根稳定性分析，结果勉强稳定（0.99落在单位圆边界上），这是否就可以说明VAR模型稳定有意义，之后可以对模型做脉冲分析及方差分解？

3 如果非平稳但是同阶协整序列就可以做VAR模型的话，我在书上看到了这句话“非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。”那这是不是说明我做的VAR模型，即使AR根稳定，也可能是没有意义的伪回归呢？ 所以只能对两个序列的一阶差分平稳序列做VAR模型？那么此时，表示的意义是否就变成美元指数变动和美债收益率变动之间的关系？而不是原来的美元指数和美债收益率的关系了