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”。。
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)。
时间序列不稳定怎么做格兰杰因果检验？万分感谢哦！ 如此的问题还真是难度大，好像是篇学术论文呀！近年来，当美国对华贸易逆差呈现快速增长势头后，美国政治利益集团直接将目标锁定于人民币汇率，多次要求中国调整人民币汇率。
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。
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。
