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
格兰杰因果检验的结果怎么看啊 我把图放上来 大神给教看一下 共1 比如第一条：SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066，如果 置信度 为0.05，那么，0.0066小于0.05，于是，第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。。
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：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。
请问格兰杰因果关系如何检验，谢谢.
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
短期格兰杰因果检验结果怎么判断？ 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。
如何判断格兰杰因果检验的结果，插鸡毛。 你的P值应该有些问题不能从数值关系上检验X是Y的格兰杰因果检验或者Y是X的格兰杰因果检验
格兰杰因果检验（Granger causality test）是否犯了逻辑上的后此谬误？ 如题，格兰杰因果检验测试的是y的滞后值是否能预测x以及x的滞后值能否预测y。后此谬误（post hoc fallacy…
