如果格兰杰检验 检验结果为不为因果关系，是否另需要进行VAR检验来继续检验两者之间的关系 转载的：单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 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。
我正在做格兰杰因果检验，完成ADF单位根检验了，目前协整检验做不来，求指导 同阶单整才能进行下面分析
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）。
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^_^
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？ 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)。
如何用Eviews做格兰杰因果关系检验？具体步骤
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。
