格兰杰因果检验（格兰杰因果检验stata命令）

什么是格兰杰因果关系检验

1、他给格兰杰因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差”。格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。其原因可能是被检验变量的平稳性的影响，或是样本容量的长度的影响。

2、格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。

3、(Granger Causality Test)上面因果关系的最后一种表达方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。

4、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。

5、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）。

6、格兰杰因果检验简要介绍 格兰杰（Granger）因果性检验目前在计量经济学中应用比较多，不过我们当初学习计量并没有学这个检验方法，经济学专业的学生应该会学到吧。

格兰杰因果检验名词解释

该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。他给格兰杰因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差”。

格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。

因此，Granger（1980）提出了因果关系的定义，他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。

Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。

格兰杰因果检验一定要通过吗

如果两个变量之间不存在因果关系，那么格兰杰因果检验就无法通过。其次，格兰杰因果检验的结果也受到样本大小和样本选择的影响。如果样本大小太小，那么格兰杰因果检验的结果可能不够准确。

格兰杰因果检验不通过，说明样本数据不支持这两个变量之间存在因果关系的假设。

格兰杰因果检验不是必须的检验步骤，它只是检验两组数据在数据上的因果关系，即说明X是Y的原因，还是Y是X的原因，或互为因果。

eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。

如果使用格兰杰因果关系检验来检验单位根平稳性，则可能会得到错误的结论。因为格兰杰因果关系检验是基于平稳时间序列数据的，而单位根平稳的时间序列数据是非平稳的。

进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验。

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验。常用增广的迪基—富勒检验来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。

格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。

从检验结果可以看出残差序列是平稳的，因此x和y之间存在协整关系。

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。

格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。用eviews做也很方便，简单来说，先单位根检验——协整检验——格兰杰因果关系检验。

先做单位根检验，只有所有的变量都是同阶的，才可能存在协整，只有协整检验通过，才可以直接对原变量回归，否则可能存在伪回归。如果协整不通过，则需要对变量进行差分后再回归。

The End