（一）單位根檢驗
對於時間序列，如果它是平穩序列，係統將以一種近似不變的振幅在均值上下波動；如果它是非平穩序列，係統將不會表現出這樣的特征，並導致之後的回歸分析產生“偽回歸”，即變量之間並不存在真實的均衡關係。所以，為了防止出現偽回歸現象，在進行實證分析之前，要先對獲取的時間序列數據進行單位根檢驗，如果變量之間是平穩的同階單整序列，才可進行下一步。目前，單位根檢驗的方法包括ADF檢驗和PP檢驗兩種方法，本文選擇ADF檢驗。
在檢驗中，我們先從水平階數開始檢驗。發現在水平差分，即I=0時，EPI與PPI的T值均小於其在1%、5%、10%顯著性水平下的值，說明這兩組序列有99%的可能性為平穩序列，不存在單位根；而JZPPI在I（0）的條件時，在5%、10%的顯著性水平下是平穩的，即有95%的可能性為平穩序列，不存在單位根。可見三組變量滿足同階單整的要求，為水平平穩序列，可進行後續操作。
（二）向量自回歸檢驗
向量自回歸模型簡稱VAR模型，是一種常用的計量經濟模型。VAR模型的重要問題是確定最優滯後階數，一般通過AIC最小準則和SC最小準則進行判斷，當兩者不一致時，一般會以AIC為準。在建模時先選擇係統默認的VAR模型，再通過Lag Length Criteria命令進行滯後優化，本文得出EPI與PPI組合的最優滯後階數為7，EPI與JZPPI組合的最優滯後階數為3。
（三）Johansen協整檢驗
因為EPI、PPI與JZPPI都是0階平穩序列，在水平狀態下即滿足同階單整要求，為了嚴謹，我們在此對他們進行協整檢驗。
經VAR檢驗，EPI與PPI的的最優滯後階數為7，因此在進行Johansen協整檢驗時，Lag intervals的取值為“1 7”。結果顯示EPI和PPI在跡檢驗（Trace Statistic）中存在兩個協整關係。而EPI與JZPPI的的最優滯後階數為3，因此在進行Johansen協整檢驗時，Lag intervals的取值為“1 3”。 結果顯示EPI和JZPPI在跡檢驗（Trace Statistic）中也存在兩個協整關係。這說明，EPI分別與PPI和JZPPI存在協整關係。
（四）格蘭傑因果檢驗
格蘭傑因果關係檢驗是從預測可能性的觀點來定義因果關係， 即如果同時利用X 和Y 的過去值來對Y 進行預測比單用Y 的過去值來進行預測所產生的預測誤差更小的話， 則認為“變量X 是變量Y的格蘭傑原因”或“存在X 到Y的因果關係”。結合本篇文章所研究的內容，根據向量自回歸模型的AIC 值最小原則， EPI與PPI的最優滯後階數為7， EPI與JZPPI的最優滯後階數為3，因此他們在進行格蘭傑因果關係檢驗時，lag的屬性分別為7和3。
1、EPI與PPI的格蘭傑檢驗
在滯後階數為7時，“PPI不是EPI的格蘭傑原因”的假設概率為0.2385，大於0.05，所以該假設被接受，即PPI不是EPI的格蘭傑原因；而“EPI不是PPI的格蘭傑原因”的假設概率為0.0278，小於0.05的水平，假設被拒絕，所以EPI是PPI的格蘭傑原因。
2、EPI與JZPPI的格蘭傑檢驗
在滯後階數為3時， “JZPPI不是EPI的格蘭傑原因”的假設概率為0.0517，大於0.05，所以該假設被接受，即JZPPI不是EPI的格蘭傑原因。而“EPI不是PPI的格蘭傑原因”的假設概率為0.0004，遠小於0.05的水平，假設被拒絕，所以EPI是JZPPI的格蘭傑原因。
綜上所述，EPI分別是PPI和JZPPI的格蘭傑原因，反之則不成立。得出這樣的結果，說明在這一階段我國房地產市場的價格鏈傳導是從需求端向供給端傳遞，這在一個以需求導向為主的市場中是合理的。在這樣一個市場中，房屋購買者對房地產的大量需求導致商品房和土地供不應求，另一方麵在特定時期國家政策的引導下，國內外資本紛紛湧入房地產領域，催生建築熱潮，房地產行業對建築材料的大量需求拉高了上遊大宗商品價格，鋼鐵、水泥、橡膠、塑料、有色金屬價格都在中國房地產市場洶湧澎湃的大潮中水漲船高，而當房地產的需求降低，上遊的大宗商品的需求量將會下降，價格隨之下跌。