月度数据和年度数据做格兰杰因果检验结果相反，谢谢高手指点 同样的两个变量，分别用月度数据和年度数据做格兰杰因果检验，得到的结果是相反的，这是为什么？。
格兰杰因果检验（Granger causality test）是否犯了逻辑上的后此谬误？
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 没有问题，你的协整方程表示的是并不是因果关系。从它可以找出协整向量，这个向量反映了几个序列的长期均衡关系。故序列出现在协整方程的左边（因变量意义）还是右边（自变量意义），都是不重要的。这个和后面的granger因果关系不冲突。
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”。。
跪求，坐等！！！！两组数据格兰杰因果检验结果怎么看 在5%显著性水平上，X不是Y的格兰杰原因，Y也不是X的格兰杰原因 搜一下：跪求，坐等！两组数据格兰杰因果检验结果怎么看
如下，如果解读格兰杰因果检验的结果？是否说明DLNGR是DLNSI的格兰杰原因？你这个是VAR模型的格兰杰块检验得不出你想要的结论
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。
如下，如果解读格兰杰因果检验的结果？ 你这个是VAR模型的格兰杰块检验得不出你想要的结论
