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”。。
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。
格兰杰因果检验操作方法 先对时间序列进行平稳性检验，确定单位根个数，差分至平稳。对已经平稳的序列进行格兰杰因果检验。在eviews6中点击quick→group statistics→granger causality test→滞后阶数可以选择默认的2然后就有结果了建议观察p值，p值小于0.05不接受原假设。学习中，有错误请指正。p.s.貌似回答得太晚了，但应该还是会有用^_^
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。
协整检验、格兰杰因果检验怎么做啊，急求 平稳性检验就是单位根检验先来看一下序列X是否平稳Null Hypothesis：X has a unit rootExogenous：NoneLag Length：0(Automatic based on SIC，MAXLAG=2)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic 9.533462 1.0000Test critical values：1%level-2.7921545%level-1.97773810%level-1.602074原假设是存在单位根，序列是不平稳的。看是我们看ADF统计量值9.53，比10%水平下的值都要大，所以是接受原假设的，所以序列X是不平稳的。再来看序列Yt-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic 3.826736 0.9990Test critical values：1%level-2.8472505%level-1.98819810%level-1.600140同X一样，序列Y也是非平稳的。协整检验就有点麻烦，先要对X和Y做差分，我这里是做了二阶差分才发现X，Y是平稳的，二阶差分后的序列定义为iix和iiy对x和y序列做普通最小二乘回归ls y c x然后对残差序列做单位根检验Null Hypothesis：E has a unit rootExogenous：NoneLag Length：0(Automatic based on SIC，MAXLAG=2)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-1.236694 0.1853Test critical values：1%level-2.7921545%。
如何判断格兰杰因果检验的结果，急！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
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
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
