本文目录
- 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！
- 格兰杰因果关系的检验
- 格兰杰因果检验具体过程
- 什么是格兰杰因果关系检验
- 格兰杰因果检验名词解释
- 请问格兰杰因果关系如何检验，谢谢
- 单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系
- 格兰杰因果关系检验的介绍
- 格兰杰因果
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。
格兰杰因果关系的检验
(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。
可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），这很可能会导致虚假的因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
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
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)
t-StatisticProb.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic9.5334621.0000
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-StatisticProb.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic3.8267360.9990
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-StatisticProb.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic-1.2366940.1853
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
什么是格兰杰因果关系检验
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。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。找eviews的书慢慢学，当然我也可以教你
格兰杰因果检验名词解释
经济学家开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法，即格兰杰因果关系检验。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。不同的滞后期可能会得到完全不同 的检验结果。因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。
可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干 条件），这很可能会导致虚假的格兰杰因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需 要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中，统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起一些作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。
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
单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系
分析如下：
单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 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模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
扩展资料：
对非平稳序列使用传统的估计方法时(像普通最小二乘估计OLS)，以及估计变量间的关系时会得出错误推断。正确的方法是在检验时间趋势之前，要先确定时间序列中是否存在单位根。如果变量不能拒绝有单位根，则认为是非平稳的。如果经过单位根检验得到所研究的序列是非平稳的，可以通过一次或多次差分变为平稳序列。
格兰杰因果关系检验的介绍
经济学家开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法，即格兰杰因果关系检验。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
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。上次谭英平师姐给我们讲宏观经济统计分析课时曾经给我们介绍过，不过也只是很肤浅地说了说原理（这种教学有一定的危险性啊）。
要探讨因果关系，首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系，只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度，因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又先后顺序（A前B后），那么我们便可以说A是B的原因。
早期因果性是简单通过概率来定义的，即如果P(B|A)》P(B)那么A就是B的原因（Suppes，1970）；然而这种定义有两大缺陷：一、没有考虑时间先后顺序；二、从P(B|A)》P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)》P(A)，显然上面的定义就自相矛盾了（并且定义中的“》”毫无道理，换成“《”照样讲得通，后来通过改进，把定义中的“》”改为了不等号“≠”，其实按照同样的推理，这样定义一样站不住脚）。
事实上，以上定义还有更大的缺陷，就是信息集的问题。严格讲来，要真正确定因果关系，必须考虑到完整的信息集，也就是说，要得出“A是B的原因”这样的结论，必须全面考虑宇宙中所有的事件，否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C，它是A和B的共同原因，考虑一个极端情况：若P(A|C)=1，P(B|C)=1，那么显然有P(B|AC)=P(B|C)，此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。
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。至于判断准则，也在逐步发展变化：
最初是根据分布函数（条件分布）判断，注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息，Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n)，Xn+1为第n+1期X的取值，Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。
F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn − Yn)) - - - - - - - (1)
