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…
计量中格兰杰因果检验是检验几个变量之间的关系？两个还是多个，协整检验是检验几个变量之间的关系？谢谢 两个，格兰杰要求两个变量间是协整，不协整则需要通过差分等方法使其协整再分析。协整检验对于变量数没有具体要求，甚至对于非独立变量个数也没限制。
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）。
协整检验与格兰杰因果关系检验的结果不一致，是否有问题
能不能指教一下多变量的格兰杰因果关系怎么检验？ 格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。用eviews做也很方便，简单来说，先单位根检验—协整检验—格兰杰因果关系检验。找eviews的书慢慢学，当然我也可以教你
格兰杰因果关系检验有短期和长期之区分吗？ 1，格兰杰因果检验没有长短期之分，只与滞后长度有关 2，格兰杰原理是：如果基于数列Y得到的均方误差和基于X，Y得到的均方误差相同，那么两者不存在因果关系。。
计量中格兰杰因果检验是检验几个变量之间的关系？两个还是多个，协整检验是检验几个变量之间的关系？ 两个，格兰杰要求两个变量间是协整，不协整则需要通过差分等方法使其协整再分析.协整检验对于变量数没有具体要求，甚至对于非独立变量个数也没限制.
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。
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？
