那进行完格兰杰检验之后，一个变量是另一个变量的格兰杰原因，能说明什么？ 如果说A是B的格兰杰原因，则说明A的变化是引起B变化的原因之一。我们可以解释，在一定程度上，A对B的影响是主动的。但是这个并不能说明A一变化B就一定会变化，因为我们所有的格兰杰原因都是在大量统计的基础上得出来的。所以只能说在一个比较长期的累积的情况下，A的变化会带动B的变化。不知道有没有帮助到你。
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”。。
帮我做一下这个数据的eviews检验，要ADF，协整检验和格兰杰因果检验吧，因为对eviews实在不精通 运用2001-2007年的我国进口额和GDP季度数据进行两变量之间相关关系的实证检验。之所以采用2001年后的数据，主要是因为我国2001年加入世界贸易组织后，随着我国履行人世承诺。
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。
对时间序列数据进行格兰杰检验时，是否需要去除样本异方差？ 1、GRANGER因果检验的前提是两个2113序列平稳或者协整，否5261则会出现伪回归现象；2、时间序列原数4102据经过一阶差分后通常都1653能变成平稳序列（用ADF法检验是否平稳）；3、GRANGER检验不是万能的。要证实序列之间的因果关系，除了要通过GRANGER检验，还要从逻辑和常识的角度去判断合理性。
哪些统计方法可以用于判断因果关系？ 学了一些统计方法，越学越糊涂了。我想判断两个事物是否有因果关系，比如pm10浓度与呼吸系统患病人次，除…
