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格兰杰因果检验f值p值

格兰杰因果检验f值p值（请问格兰杰因果关系如何检验，谢谢）

fwxlw fwxlw 发表于2025-01-22 21:45:50 浏览2 评论0

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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

计量经济学中，给出F值和F的p值，怎么判断x对y的影响求大神解答，谢谢

首先看格兰杰因果关系检验，x对y有影响，表现为X各滞后项前的参数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体为零。格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。原假设前参数整体为零。题中F值很大，F分布表中最大的也就6106，在1%的显著性水平下。所以可以肯定的说拒绝原假设，所以X2i和X3i对YI的联合影响是显著的，F的p值很小，其表示的是接受原假设的概率为零，所以百分百拒绝原假设，故影响是显著的。另外题中没有说F值是检验单个的，所以AB肯定是错的。

eviews 格兰杰因果检验

以第一组结果为例原假设 L2不是L1的格兰杰因 时间上的先导性有效观察样本 128组F检验的统计值是2.96显著值.0877也就是说 10%的显著水平上 你可以拒绝原假设 即L2是L1的格兰杰因但是在5%的显著水平上 你无法拒绝原假设 L2不是L1的格兰杰因同理 L1在10%, 5%, 1%的显著水平上都是L2的格兰杰因~

计量经济学中Eviews因果检验结果看F值还是Prob怎么看 P值是大于0.05就接受原假设存在非因果关系么急

主要看P值。但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的，这样的原假设下，P值小于0.05就说明具有因果关系。

请问为什么我用eviews做格兰杰因果检验的时候，结果F值和P值都是显示 NA NA

  • 序列导入出现问题。。。

  • 检查数据是不是有问题，我刚刚遇到这个情况，看了看数据，发现其中一个序列的数每天都是一样的……

格兰杰因果检验p值只能小于5%吗

是。格兰杰因果检验p值是只能小于5%，可以说月份对澳大利亚药物销售的预测有用，或者说药物的销售可能存在季节性。

怎么看格兰杰因果检验的aicbic

格兰杰因果检验，需要确定滞后阶数Lags，那么可以通过选择变量建立VAR模型，查看其中的最佳阶数，系统就会列出五大准则所判断的最佳滞后期数，若你需要服从AIC准则，那么直接查看AIC准则下的最佳滞后阶数就可以了。确定了最佳阶数，那么就可以进行格兰杰检验，格兰杰检验中主要是看F统计量的P值，P《0.05那么拒绝没有存在格兰杰因果关系的原假设，认为存在格兰杰因果关系格兰杰因果检验，需要确定滞后阶数Lags，那么可以通过选择变量建立VAR模型，查看其中的最佳阶数，系统就会列出五大准则所判断的最佳滞后期数，若你需要服从AIC准则，那么直接查看AIC准则下的最佳滞后阶数就可以了。确定了最佳阶数，那么就可以进行格兰杰检验，格兰杰检验中主要是看F统计量的P值，P《0.05那么拒绝没有存在格兰杰因果关系的原假设，认为存在格兰杰因果关系

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。