単位根検定が，定常，非定常両方の可能性を示したので，前章では定常の場合を扱い，本章では非定常とみなしたときの解析を行う。表２，３で共和分の存在が否定されていたので，(r,m,ｌ,y)のすべての変数を１次差分してVARモデルを作成すればよい。
回帰変数の尤度比検定
前章と同様に，システムモデルを推定する。ただし，r(t)が非定常であるから，R(t) の代わりにr(t)を，または，r(t)の代わりに△r(t)を代入する。表１より，r，mがトレンドを持っていたので，差分変数によるVARモデルは定数のみを持つことになる。次数は最大尤度法規範によりｐ＝２と決定された。△y(t)の回帰において，△r(t−i)を除外することの妥当性を検証するために，尤度比テストを行った。p値は，0.0766となり，△ y(t)の回帰変数△r(t−i)の係数をゼロと置く帰無仮説は10％で棄却され，５％では棄却されない結果となった。しかしながら，r→m→yとr→l→yを識別することを目的としているときに，△y(t)に直接△r(t−i)が混入することは，識別を困難にするので，ここでは△y(t)の回帰変数から△r(t−i)を除外する。
システムモデル
式(１)におけるシステムモデルを式(14)から式(17)と同様に推定する。
差分過程のインパルス応答を図５に示す。レベル変数のインパルス応答は，累積和を取ることによって得られる。漸近的な貢献度と併せて図６に示す。式（６）を書き直して以下の関係式を得る。
