格兰杰因果关系检验的公式介绍 格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：（1）（2）其中白噪音u1t 和u2t假定为不相关的。式（1）假定当前y与y自身以及x的过去值有关，而式（2）对x也假定了类似的行为。对式（1）而言，其零假设H0：α1=α2=…=αq=0。对式（2）而言，其零假设H0：δ1=δ2=…=δs=0。分四种情形讨论：（1）x是引起y变化的原因，即存在由x到y的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x是引起y变化的原因。（2）y是引起x变化的原因，即存在由y到x的单向因果关系。若式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称y是引起x变化的原因。（3）x和y互为因果关系，即存在由x到y的单向因果关系，同时也存在由y到x的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，则称x和y间存在反馈关系，或者双向因果关系。（4）x和y是独立的，或x与y间不存在。
谁有关于格兰杰因果关系检验的详细介绍啊？
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如何用Eviews做格兰杰因果关系检验？具体步骤 第一步：选定两序列，以group打开（点右键，选open as group)得弹出窗如图： 第二步：选菜单view，点选最后一项granger causalty test.得弹出窗，输入阶数，一般2或3即可，。
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。
格兰杰因果检验理论是啥？公式是什么？怎样判断结果？主要是公式和理论的说明， 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（.
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”。。
格兰杰因果检验的前提条件是什么 存在同阶平稳
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以下解释类似。希望对你有帮助
为什么我的格兰杰因果关系检验不通过 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copy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zd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
