格兰杰因果关系的检验 (Granger Causality Test)上面因果关系的最后一种表达方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，。
什么是格兰杰因果关系检验？简答题 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。
谁有关于格兰杰因果关系检验的详细介绍啊？ 要探讨因果关系，首先当然要定义什么是因果关系.这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系，只从统计意义上介绍其定义.从统计的角度，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又先后顺序（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)>；P(A)，显然上面的定义就自相矛盾了（并且定义中的“>；”毫无道理，换成“”改为了不等号“≠”，其实按照同样的推理，这样定义一样站不住脚）.事实上，以上定义还有更大的缺陷，就是信息集的问题.严格讲来，要真正确定因果关系，必须考虑到完整的信息集，也就是说，要得出“A是B的原因”这样的结论，必须全面考虑宇宙中所有的事件，否则往往就会发生误解.最明显的例子就是若另有一个事件C，它是A和B的共同原因，考虑一个极端情况：若P(A|C)=1，P(B|C)。
格兰杰因果关系检验. 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：三年五年158格兰杰因果关系检验一、经济变量之间的因果性问题计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。假设两个变量，比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M，各自都有滞后的分量GDP（-1），GDP（-2）…，M（-1），M（-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。但现在的问题是：究竟是M引起GDP的变化，还是GDP引起M的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M引起GDP的变化，同时GDP也引起M的变化。这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP是M的因，还是M是GDP的因，或者M和GDP互为因果。因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。1988年有两位学者WalterN.Thurman和MarkE.Fisher用美国1930—1983年鸡蛋产量（EGGS）。
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0.26021 0.26021>；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
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。
格兰杰因果检验在多大程度上检验出了真实的因果关系？ 计量方法得到的因果关系是否值得相信？格兰杰因果只检验了事件先后发生的关系，不代表真实的因果。但我想借此题多说两句。这十几年应用微观的兴起，或通常所说的。
