如何在STATA中做格兰杰因果关系检验 这个是从人大经济论坛转来，请你去感谢作者吧：相关的stata命令可以有三种。方法一：reg y L.y L.x（滞后1 期）estat ic（显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）reg y L.y L.x L2.y L2.xestat ic（显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）根据信息准则确定p，q 后，检验；所用的命令就是test特别说明，此处p和q的取值完全可以不同，而且应该不同，这样才能获得最有说服力的结果，这也是该方法与其他两个方法相比的最大优点，该方法缺点是命令过于繁琐。方法二：ssc install gcause（下载格兰杰因果检验程序gcause）gcause y x，lags(1)（滞后1 期）estat ic（显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）gcause y x，lags(2)（滞后2 期）estat ic（显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）特别说明，在选定滞后期后，对于因果关系检验，该方法提供F检验和卡方检验。如果两个检验结论不一致，原则上用F检验更好些。因为卡方检验是一个大样本检验，而实证检验所能获得的样本容量通常并不大，如果采用的是大样本，则以卡方检验结果为准。不过，通常情况下，大样本下两个检验结论一致，所以不用担心。综上，F检验适用范围更广。方法三：var y x（向量自。
格兰杰因果关系检验最大滞后长度怎么确定 确定之后阶数的一种办法是用信息法则来确定根据AIC和SC的数值大小来确定最优滞后阶数
做granger因果检验时，怎样能看到它的AIC值从而确定最优滞后阶数 首先格兰杰检验的本2113质其实就是VAR模型，要求序列必须存5261在同阶单整的协整关4102系或者都是平稳1653内序列，如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题。然后对数据做个最小二乘处理之后，会出现一些统计结果，其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值，这个是结果直接体现出来的。最后确定滞后阶数就是不管对数据进行有假设条件回归还是无假设条件回归，都分别根据情况做几个滞后阶数的回归（一般是滞后一阶、二阶、三阶），分别得出AIC值，进行比较，AIC值最小的那个即为最优滞后阶数的方程。您同时提问了两次啊？那我不妨回答两次咯，哈哈！
格兰杰因果检验如何确定滞后阶数？
格兰杰因果检验如何确定滞后阶数？ 确定之后阶数的一种办法是用信息法则来确定根据AIC和SC的数值大小来确定最优滞后阶数
