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格兰杰因果关系检验的目的

格兰杰因果关系检验的目的（格兰杰因果检验）

fwxlw fwxlw 发表于2025-01-17 13:36:32 浏览4 评论0

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本文目录

格兰杰因果检验

格兰杰因果检验，即经济学家开拓的一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰所开创，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。” 相关背景： 格兰杰本人在其2003年获奖演说中强调了其引用的局限性，以及“很多荒谬论文的出现”。由于其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测，仅适用于计量经济学的变量预测，不能作为检验真正因果性的判据。 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。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。

证明变量之间的因果关系用什么检验

因果关系检验。

经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，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因果关系。

①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据，他的哲学思想是原因一定早先于结果发生；

②检验结果对变量滞后期长度非常敏感，滞后期长度不同，结果可能截然相反。所以，有些时候，我们可能不得不采用赤池或施瓦茨信息准则来选择合适的滞后期长度；

③进入检验的误差项必须是不相关的，若出现相关性，可能需要进行适当的变换；

④被检验变量Y和X必须得是平稳的，非平稳的时间序列是没有太大预测价值的。

扩展资料

相关背景：

格兰杰本人在其2003年获奖演说中强调了其引用的局限性，以及“很多荒谬论文的出现”(Of course, many ridiculous papers appeared)。由于其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测,仅适用于计量经济学的变量预测,不能作为检验真正因果性的判据。

在时间序列情形下，两个经济变量X、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。

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(unit root test)。常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。

格兰杰因果关系意义

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有先后顺序（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)

granger因果关系是什么 格兰杰因果关系是什么 看论文时常出现 不知有什么用处

格兰杰因果关系 是格兰杰因果检验的结果 原假设为x不是y的格兰杰成因 是为了说明 x对y是否存在影响的一种检验方法 前提是：x和y 平稳 或者是一阶协整 可参考时间序列相关书籍

什么是葛兰杰检验

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。

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

格兰杰因果关系的介绍

格兰杰（Granger）于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系（格兰杰因果关系），后经西蒙斯（1972 ,1980）的发展，格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用，尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果关系还存在很大的争议。简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻除Y意外的所有信息，这一时刻X的概率分布情况”，来判断Y对X是否存在因果关系。（在发展和简化版本中：“所有信息”这个理论上的过强条件被减弱，比较概率分布这个困难的操作也被减弱）它的主要使用方式在于以此定义进行假设检验，从而判断X与Y是否存在因果关系。

列联表可以检验变量之间是否具有因果关系

列联表可以检验变量之间的因果关系。

列联表检验是对列联表中两分类变量是否独立的检验，也是假设检验的一个重要内容，称为列联表分析或列联表检验。

在统计实践中，人们经常需要对样本资料进行各种各样的分类，以便分析研究。如果对样本资料按照两个指标变量进行复合分组，其结果必然就是各种双向列联表。对于列联表资料，人们经常需要检验所依据分类的两个变量是否独立或相关。

如在市场调查中，将被调查者对所拟推销商品的状态与被调查者的性别或年龄以及职业等指标变量进行双向复合分组，然后检验分类变量是否独立或相关，可发现和确定潜在的购买者群体，等等。

这种对列联表中两分类变量是否独立的检验，也是假设检验的一个重要内容，称为列联表分析或列联表检验。

因果关系检验。

经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，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因果关系。

①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据，他的哲学思想是原因一定早先于结果发生;

②检验结果对变量滞后期长度非常敏感，滞后期长度不同，结果可能截然相反。所以，有些时候，我们可能不得不采用赤池或施瓦茨信息准则来选择合适的滞后期长度;

③进入检验的误差项必须是不相关的，若出现相关性，可能需要进行适当的变换;

④被检验变量Y和X必须得是平稳的，非平稳的时间序列是没有太大预测价值的。

eviews格兰杰外生性检验的目的

前言进行单位根检验，看看变量序列是否稳定，如果稳定就可以建立回归模型等经典计量经济学模型，如果不平稳，如果进行到第I次差分后序列平稳，则遵循I次单一整数(注意趋势、截距的不同) 如果所有检测序列遵循同一阶段的单一匹配，则可以建立VAR模型，进行协同检测(注意延迟选择)，判断模型内部变量之间是否存在协同关系，即是否存在长期均衡关系。 如果有，可以建立VEC模型或进行Granger因果检验，验证变量之间的“谁引起了谁的变化”，即因果关系。 一、平稳性问题1、单位根检验是序列平稳性检验，如果不检验序列平稳性，直接OLS容易导致假回归。

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：

  1. 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）。

  2. 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。