格兰杰因果检验具体过程

平稳性检验就是单位根检验

先来看一下序列X是否平稳

Null Hypothesis: X has a unit root

Exogenous: None

格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验f值

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 9.533462 1.0000

Test critical values: 1% level -2.792154

5% level -1.977738

10% level -1.602074

原假设是存在单位根，序列是不平稳的。看是我们看ADF统计量值9.53，比10%水平下的值都要大，所以是接受原假设的，所以序列X是不平稳的。

再来看序列Y

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 3.826736 0.9990

Test critical values: 1% level -2.847250

5% level -1.988198

10% level -1.600140

同X一样，序列Y也是非平稳的。

协整检验就有点麻烦，先要对X和Y做差分，我这里是做了二阶差分才发现X，Y是平稳的，二阶差分后的序列定义为iix和iiy

对x和y序列做普通最小二乘回归

ls y c x

然后对残差序列做单位根检验

Null Hypothesis: E has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.236694 0.1853

Test critical values: 1% level -2.792154

5% level -1.977738

10% level -1.602074

可以看出，检验统计量-1.24大于10%水平下的-1.6，可以认为残差序列为非平稳序列，所以x和y不具有协整关系。

最后来看格兰杰因果检验

Pairwise Granger Causalit

格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验f值

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？

实证检验步骤：

先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。

若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即三者之间的关系为因果关系。

资料拓展：

一、平稳性问题

1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。

2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。

3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验

A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性（一般用EG两步法）

B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）

4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别

二、协整性问题

1、格兰杰检验只能用于平稳序列, 这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。

2、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。

3、平稳性检验有3个作用：（1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。(2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。(3）判断时间学列的数据生成过程。

三、格兰杰因果问题

第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。

第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么不能直接进行格兰杰因果检验。

第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，因为变量不平稳才需要协整，所以先对变量进行差分，平稳后可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后进行协整，看变量是否存在长期均衡。

第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。

参考资料：百度百科-单位根检验

请问格兰杰因果关系如何检验，谢谢。

是granger检验，不过检验的观察值太少了。检验的结果可以看出：

第一行，检验原假设：LNW不是引起LNCONS的原因检验的F值为1.92071临界值p为0.260210.26021>0.05，这说明了在5%的置信水平下检验的原假设是以比较大的概率发生的，所以可以认为接受原假设

以下解释类似。。。希望对你有帮助

那进行完格兰杰检验之后，一个变量是另一个变量的格兰杰原因，能说明什么？

说明残差平方和曲线拟合。

比如：

如果A是B的granger原因，说明A的变化是B变化的原因之一。我们可以解释，A对B的影响在一定程度上是积极的。

然而，这并不意味着A随着B的变化而变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据。所以只能说在一个相对长期累积的情况下，A的变化会导致B的变化。

曲线拟合：贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大，误差越大；值越小，越精确。

扩展资料：

格兰杰因果关系问题

1．首先格兰杰因果关系检验是一种统计时间顺序，并不意味着存在因果关系，是否存在因果关系需要根据理论、经验和模型来确定。

2．其次格兰杰因果检验的变量应该是稳定的。如果单位根检验发现两个变量不稳定，则不能直接进行格兰杰因果检验。

3．协整结果仅表明变量之间存在长期均衡关系。由于变量不稳定，需要协整。因此，首先对变量求导。

4．长期均衡并不意味着分析结束，还应考虑短期波动，做误差修正检验。

协整的问题

1．格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提。因果关系不是我们通常理解的因果关系，而是早期x的变化可以有效地解释y的变化，因此被称为“格兰杰原因”。

2．伪回归很可能出现在非平稳序列中。协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此，非平稳序列的因果检验是协整检验。

3．平稳性检验有三个功能：

（1）检查平稳性，若平稳性为平稳，则进行格兰杰检验；如果是非平稳的，做协同阳性试验。

格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验f值

（2）协整检验中各序列应使用的酉阶。

（3）判断时间学习列的数据生成过程。

格兰杰因果检验理论是啥？公式是什么？怎样判断结果？主要是公式和理论的说明，谢谢！

虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难，但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验（Granger causality test）。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt （在统计的意义下），已经综合考虑Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause），如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的影响）。检验由Y关于自己的滞后值和X滞后值的回归构成；如果X的滞后值影响不显著，那么X不是Y的Granger原因；同样，当检验Y是X的原因时，可以将X关于自己的滞后值和Y的滞后值回归，用F-检验法莱检验Y滞后值的影响。需要进行两个回归：

在第一个方程中检验假设H0X ：βj=0，对所有j；在第二个方程中检验假设H0Y：αj=0，对所有j。如果前者没有被拒绝，那么X不是Y的Granger原因；如果后者没有被拒绝，那么Y不是X的Granger原因。这里没有一个明显的方法来确定滞后长度k。显然，存在四种可能的结果：X和Y都不是对方的Granger原因（H0X和H0Y都不被拒绝）；X和Y是对方的Granger原因（H0X和H0Y都被拒绝）；X是Y的Granger原因但Y不是X的Granger原因（H0X被拒绝但H0Y不被拒绝）；Y是X的Granger原因但X不是Y的Granger原因（H0X不被拒绝但H0Y被拒绝）。注意到，第一个回归中没有出现X的现值，在第二个回归中没有出现Y的现值。