本文目录
- 如何用STATA做panel data的格兰杰因果检验
- 用stata怎么对时间序列进行格兰杰检验，需要具体的命令，非常感谢！
- stata面板数据怎么做格兰杰因果检验
- stata granger因果检验什么意思
- 如何用stata做面板数据的协整分析和格兰杰检验
- 格兰杰因果检验步骤
- DF检验、ADF检验、granger检验和协整分析 用stata软件的命令是什么
如何用STATA做panel data的格兰杰因果检验
Stata好像还没有出具体的包裹针对panle data做格兰杰检验，这个检验本来是针对time series。但是理论倒是出了，请参见： Christophe Hurlin and Baptiste Venet：Granger Causality Tests in Panel Data Models with Fixed Coefficients 沿着这个思路，可以再Matlab或者其他编程软件里，自己或找人实现。 另外，Stata论坛里Kit Baum给了一些不完整的答复： Q: granger x y,lag(2) However, I receive an error message saying "repeated time values in sample". Therefore, I had to collapse the data to achieve 1 observation for each year. Is there any way that I can utilize my whole data to do causality test? Sarah A: Please see my recent posts on the use of DW statistic in panel. This is the same problem. The granger test is a time series regression. One can run it separately for each unit of the panel, but how should you combine the results? Average the test statistics over unit, like some panel unit root tests? To test for causality using an entire panel, you must have a statistic that is designed for panel data. Kit 所以，你对每个unit做格兰杰检验： webuse grunfeld gcause2 invest mvalue if company==4, lag(4) 对其他的company再做一遍，average。
用stata怎么对时间序列进行格兰杰检验，需要具体的命令，非常感谢！
在进行var估计后输入vargranger如：var y x,lags(1/2) vargranger详细地，help vargranger查看
stata面板数据怎么做格兰杰因果检验
T 大于7， xtunitroot协整之后，用xtgcause y x做。详细使用指南看Testing for Granger causality in panel dataLuciano Lopez* Sylvain Weber*
stata granger因果检验什么意思
原理：如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时（如果随机变量由事件定义的，也可以说，该分布函数）的影响，并在时间上两个事件和测序（B经过前期A），那么我们可以说，A是B的原因。 /》剂量 F统计量的概率 《br没有格兰杰原因B XY B组份不格兰杰引起一个ZW 格兰杰因果关系检验，并可以称为格兰杰非因果关系检验。 在上面的表中，x和y分别对应，Z和W彼此对应。 y和瓦特是根据软件EVIEWS x和z的值的概率值的？计算的查找表可以被省略，这样的麻烦。即，根据判断的B值x或y是不是A格兰杰的结果是可能的。 所以，在5％的显着性水平下，我们只有看的y的值和w与它的关系的5％。如果y 5％，即F-测试通过，接受“一个不Granger原因B”，即A不是B Granger原因。同样的方法可以分析用5％（重量）的关系。 如果y和w分别小于5％，那么A和对因果关系乙级。 具体实现方法如下：在EXCEL中通过选择菜单：工具 - 加载项 - 分析工具库，加载数据分析功能。 通过选择菜单：工具 - 数据分析 - 回归，两个数据的两倍，X和Y不回来，你可以得到的F值，以及相应的P值。
如何用stata做面板数据的协整分析和格兰杰检验
用stata进行平稳性检验的方法：1、点击面板上的额ADF检验 2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
格兰杰因果检验步骤
如何用Eviews做格兰杰因果关系检验？具体步骤 第一步：选定两序列，以group打开（点右键，选open as group)得弹出窗如图： 第二步：选菜单view，点选最后一项granger causalty test....得弹出窗，输入阶数，一般2或3即可，点OK，得结果。 Eviews5.0软件，格兰杰因果检验的详细步骤及如何看数据解说 导入数据，选定两个序列，右键，open as group，view，最下面granger causality。点击就OK了。 如何用Eviews做格兰杰因果关系检验 把两个时间序列导入eviews然后点击granger就可以进行格兰杰因果检验啦 格兰杰因果关系检验能有具体步骤吗？如何选定两列 选两列的办法是，先单击选定一列，再按住control键，单击另一列，这样就选定了两列。 如何用Eviews做格兰杰因果关系检验 views里面有选项的 如何用stata进行格兰杰因果检验，需要具体操作步骤。 20分 在进行var估计后 输入vargranger 如：var y x,lags(1/2) vargranger 详细地，help vargranger查看 如何用Eviews做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 格兰杰因果关系检验的公式介绍 格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：（1）（2）其中白噪音u1t 和u2t假定为不相关的。式（1）假定当前y与y自身以及x的过去值有关，而式（2）对x也假定了类似的行为。对式（1）而言，其零假设H0 ：α1=α2=…=αq=0。对式（2）而言，其零假设H0 ：δ1=δ2=…=δs=0。分四种情形讨论：（1）x是引起y变化的原因，即存在由x到y的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x是引起y变化的原因。（2）y是引起x变化的原因，即存在由y到x的单向因果关系。若式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称y是引起x变化的原因。（3）x和y互为因果关系，即存在由x到y的单向因果关系，同时也存在由y到x的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，则称x和y间存在反馈关系，或者双向因果关系。（4）x和y是独立的，或x与y间不存在因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x和y间不存在因果关系。三、格兰杰因果关系检验的步骤（1）将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y的滞后项yt-1，yt-2，…，yt-q及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。（3）零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。（4）为了检验此假设，用F检验，即：它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里，n是样本容量，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。（5）如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界值Fα，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。（6）同样，为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤（1）～（5）。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......》》
DF检验、ADF检验、granger检验和协整分析 用stata软件的命令是什么
DF检验：dfuller X ADF检验：不含截距项和时间趋势- dfuller X,noconstant regress lags(n) 含截距项但不含时间趋势- dfuller X,regress lags(n) 含截距项和时间趋势- dfuller X,regress trend lags(n)
