Eviews第四讲：格兰杰因果
var格兰杰因果关系检验
var格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验（Granger causality test）是一种经济计量学中常用的统计方法，用于判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
本文将对格兰杰因果关系检验的原理、步骤和实际应用进行详细解析。
一、原理格兰杰因果关系检验是基于向量自回归模型（Vector Autoregressive, VAR）的思想发展而来的。
VAR模型用于描述多个时间序列之间的动态关系，其中涉及到滞后阶数（Lag Order）的选择和残差截断的问题。
而格兰杰因果关系检验则通过比较两个VAR模型的残差的方差来判断两个时间序列之间的因果关系。
二、步骤1. 数据准备：收集两个时间序列的观测数据，并确保两个序列具有相同的时间粒度和起始时间。
2. 建立VAR模型：使用计量经济学软件（如EViews、Stata等）建立两个时间序列的VAR模型。
在建模过程中，需要选择合适的滞后阶数和包含的控制变量。
3. 检验格兰杰因果关系：首先，检验VAR模型的残差是否满足正态性和独立同分布的假设。
如果残差不满足这些假设，则需进行适当的转换或修正。
然后，比较两个VAR模型的残差方差，通过统计检验确定是否存在因果关系。
4. 排除外生因素：如果检验结果表明存在因果关系，但在实际应用中无法解释或存在外生因素的干扰，则需要进行进一步的分析和调整。
三、实际应用格兰杰因果关系检验在实际应用中具有广泛的用途，以下列举几个常见的应用场景：1. 宏观经济研究：用于分析经济指标之间的因果关系，如GDP与消费、投资、进出口等之间的关系。
2. 金融市场预测：用于判断某个金融资产价格变动的因果关系，如利率、股票价格、汇率等之间的关系。
3. 商业决策分析：用于评估市场因素对产品销量的影响，如广告投入、竞争对手销售额等与产品销量之间的关系。
4. 自然灾害预测：用于分析自然灾害事件与其他气象因素之间的因果关系，如降雨量、地震活动等之间的关系。
格兰杰因果关系检验的优势是在不需要知道因果关系的具体方向的前提下，能够判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明一、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Walter N. Thurman和Mark E. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量(EGGS)和鸡的产量(CHICKENS)的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验strengthen the sense of responsibility, work to solve the lack of decent occupation explain away, conduct problems. To establish theoverall concept, eliminate departmentalism. Strict assessment and accountability, to solve the spiritual slack, nianqingpazhong, status quo, and other issues. To establish and perfect the muddle along Bureau staff conduct work regulations, standardize the behavior of personnel. 2. To strengthen the responsibility system. One is the in-depth study and implement the "Hunan provincial Party and government leading cadres Interim Provisions on the work safety of a pair of > (Hunan Officeissued 2013 No. 5)," Hunan province safety supervision and management responsibilities of the provisions on the production (Hunan Zhengban made 2013 No. 4) And resolutely implement the safety production of the party with responsibility, a pair of responsibility. "Two is issued safety production administration and inspection to promote the responsibilities bear safety production supervision departments strictly and effectively assumed responsibility. The three is to establish risk self correction self reporting system for safety in production enterprises, promote the enterprises to implement the mainresponsibility for production safety is introduced. Four strengthen the county safety production supervision ability construction work, promote safe production responsibility to the grassroots. 3, strictaccountability and target management. Adhere to the" who is in charge, who is responsible for the pipe industry must be safe, Guan Sheng production and operation must be safe, pipe business must controlsecurity "principle, the implementation of safety The production of "cure." stagnation supervision and leadership responsible system. The safety production of key towns, key enterprises and key problems, by the township government and the Department responsible for the stagnationled the lump sum, to tackle tough. To further increase the production safety index assessment, strictly implement the safety production of the "one vote veto" and the reward system, strengthen the safety incentive and restraint mechanism. (six) the implementation of the work force is not strong. The documents, meeting, long work arrangement, check and supervise the implementation of small, poor implementation of the system, the work is not effective. Some leading cadres sense of purpose, consciousness of the masses is not strong, the ruling " For the people "," the interests of the masses no matter "concept understanding is not in place. The specific work treats with the deployment, a few leading cadres complain that work is too complicated, too much responsibility, the pressure is too large, too much emphasis on the difficulty of the work, such as underground mines to avoid the disaster of" six systems "construction and construction of mechanical ventilation to file the form, forwarding arrangements work, no in-depth mining enterprises to promote the specific work, the increase in the number of files, but the effect is not good, not according to the actual situation of non coal mines in the county, to engage in" across the board ", and the quality 经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
4格兰杰因果检验
宣称某两个变量间存在一种因果关系，也需
要给以经验上的支持。 Granger从预测的角度给出了因果关系的一 种定义。
Dept.of Economic,Huashang College GuangDong University of Business Studies
Granger因果关系检验
EViews操作： 1. View/Granger Causality/选择滞后期数； 2. Quick/Group Statisics/Granger Causality Test/输入“Y X” /选择滞后期数。
通过前面的学习：因果关系不同于相关 关系，虽说回归方程中解释变量是被解释变 量的原因，但是，这一因果关系通常是在回 归模型给定之前就要确定的。
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实际上，很多情况下，变量间的因果关 系并非一目了然；此外，就算某一经济理论
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Granger因果关系检验
滞后期一般选择5以下，选择具有技术性。 对于滞后期长度的选择有时很敏感。不同的 滞后期可能会得到完全不同的检验结果。 一般首先以模型随机误差项不存在序列相关 为标准选取滞后期，然后进行因果关系检验。 （第十章具体了解）
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Granger因果关系检验
两个假设被接受→两者之间不存在“因果关 系”，第三者或多个第三者才是它们的因。 两个假设被拒绝→X是Y的因，Y也是X的因 ，两者之间存在“双向因果关系”。 一个假设被拒绝，另一个假设被接受→才能 推断出其间存在Granger因果关系。
格兰杰因果检验步骤
格兰杰因果检验步骤引言：格兰杰因果检验是一种常用的统计方法，用于确定两个变量之间是否存在因果关系。
本文将介绍格兰杰因果检验的步骤和应用。
一、确定研究模型在进行格兰杰因果检验之前，首先需要确定研究模型。
研究模型是描述研究变量之间关系的理论框架，可以基于已有理论或实证研究构建。
二、收集数据收集数据是进行格兰杰因果检验的重要步骤。
数据可以通过实地调查、问卷调查、实验等方式获得。
收集的数据应涵盖研究模型中的所有变量，并确保数据的可靠性和有效性。
三、数据预处理在进行格兰杰因果检验之前，需要对收集到的数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和可靠性，减少误差的影响。
四、计算格兰杰因果检验统计量格兰杰因果检验的核心是计算格兰杰因果检验统计量。
格兰杰因果检验统计量可以通过计算变量之间的相关系数得到。
相关系数衡量了两个变量之间的线性关系强度，可以用来判断是否存在因果关系。
五、设定显著性水平在进行格兰杰因果检验之前，需要设定显著性水平。
显著性水平是判断研究结果是否具有统计学意义的标准。
通常，显著性水平设定为0.05或0.01。
六、进行格兰杰因果检验在设定显著性水平之后，可以进行格兰杰因果检验。
格兰杰因果检验以零假设和备择假设为基础。
零假设认为两个变量之间不存在因果关系，备择假设认为存在因果关系。
七、计算P值进行格兰杰因果检验后，可以得到一个P值。
P值是判断研究结果是否显著的指标。
如果P值小于设定的显著性水平，就可以拒绝零假设，认为存在因果关系；如果P值大于设定的显著性水平，就接受零假设，认为不存在因果关系。
八、解释研究结果根据计算得到的P值，可以解释研究结果。
如果P值小于设定的显著性水平，可以得出结论：存在因果关系。
如果P值大于设定的显著性水平，可以得出结论：不存在因果关系。
九、结果的解释和讨论在解释研究结果时，需要结合研究背景和理论知识进行综合分析。
分析结果时应注意避免歧义和错误信息的产生，确保结果的准确性和严谨性。
格兰杰因果检验步骤
格兰杰因果检验步骤格兰杰因果检验是一种用于判断两个二分类变量之间是否存在因果关系的统计方法。
它可以帮助我们确定一个变量是否能够预测另一个变量的状态，并且排除其他变量的干扰。
下面将介绍格兰杰因果检验的步骤。
1. 确定研究问题和变量在进行格兰杰因果检验之前，首先需要明确研究问题和要分析的变量。
例如，我们想要研究某种药物对于治疗某种疾病的效果，那么药物的使用与疾病的发展就是我们要分析的两个变量。
2. 收集数据接下来，我们需要收集关于这两个变量的数据。
数据可以通过实验、调查或观察等方式获得。
确保数据的收集过程严谨可靠，以保证后续的分析结果的可靠性。
3. 构建列联表格兰杰因果检验需要基于二分类变量的列联表进行计算。
列联表是一种将两个变量的不同取值组合成的表格，用于描述两个变量之间的关系。
表格的行表示一个变量的不同取值，列表示另一个变量的不同取值，交叉点则表示两个变量同时取某个值的频数。
4. 计算列联表的卡方值格兰杰因果检验使用卡方检验来判断两个变量之间是否存在因果关系。
卡方值是通过计算观察频数与期望频数之间的差异而得到的。
观察频数是指在实际数据中两个变量同时取某个值的频数，而期望频数是指在假设没有因果关系的情况下，两个变量同时取某个值的频数。
5. 计算自由度和临界值计算完卡方值后，需要根据列联表的自由度和显著性水平来确定临界值。
自由度是指列联表中独立的自由变量的个数。
临界值是在给定显著性水平下，用于判断卡方值是否显著的参考值。
6. 比较卡方值和临界值将计算得到的卡方值与临界值进行比较。
如果卡方值大于临界值，则可以得出结论：两个变量之间存在因果关系。
反之，如果卡方值小于临界值，则不能得出因果关系的结论。
7. 解释结果根据比较的结果来解释两个变量之间的关系。
如果卡方值大于临界值，说明药物的使用与疾病的发展之间存在因果关系。
如果卡方值小于临界值，则说明药物的使用与疾病的发展之间不存在因果关系。
同时，还可以进一步分析其他变量对于药物治疗效果的影响，以获得更全面的结论。
格兰杰因果关系算法
格兰杰因果关系算法格兰杰因果关系算法(Granger Causality Algorithm，GCA)是一种统计模型，用于检测和评估因果关系的存在。
该策略的基础是，对于现有时间序列的一个特定序列，如果空间序列已经考虑因果关系，则这个序列的未来被预测活动将更准确。
因此，GCA算法就检测另一个与因果关系有关的趋势，以判断两个现有序列或多个序列中存在因果关系的情况。
格兰杰因果关系算法通过测定和评估两个或多个时间序列的统计相关性来确定其间的因果关系。
换句话说，该算法判断在某一时刻，一个序列中的值会影响另一个序列中值的发展情况，从而判断其之间存在因果关系。
格兰杰因果关系算法以及无因果算法是近年来应用于市场预测方面比较成功的算法之一。
许多投资者和研究者都利用GCA算法来帮助他们对市场进行分析和预测，进而采取最佳投资决策。
GCA算法可以利用历史数据探测已知的和未知的模式，并利用这些模式来分析行情并预测将来的行情。
GCA算法还被用于帮助制药公司在其研究和开发过程中的研究。
基于GCA算法，药物公司可以研究药物对健康的影响，以及该药物可能出现的副作用。
这样做的目的是，通过计算健康状况和药物之间的因果关系，它可以帮助开发出更有效和有害的药物。
此外，GCA还可以用于经济学研究中。
格兰杰因果关系算法可以帮助研究者更好地理解政府政策对经济发展的影响，以及货币政策对经济发展的影响。
总之，格兰杰因果关系算法是一种非常重要的统计工具，主要用于检测和评估因果关系的存在。
它不仅可以用于市场预测和医药研究，而且还可以用于经济学研究中。
GCA算法是一种高效简单的算法，可以节约大量时间和资源，为社会经济发展提供重要帮助。
格兰杰因果关系检验的步骤
格兰杰因果关系检验的步骤1.收集数据：首先需要收集两个时间序列的数据，分别记为X和Y。
这两个时间序列可以是连续的，也可以是离散的，但要求它们均为平稳的时间序列。
2. 拟合模型：接下来，需要为X和Y拟合合适的模型。
常用的模型包括自回归模型（Autoregressive model, AR）、移动平均模型（Moving Average model, MA）和自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average model, ARMA）。
根据数据的特性进行模型的选择。
3. 确定滞后阶数：通过计算自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）和偏自相关函数（Partial Autocorrelation Function, PACF），可以确定X和Y的滞后阶数。
滞后阶数表示因果关系所涉及的时间间隔。
4. 拟合向量自回归模型：通过将X和Y的滞后值作为自变量，建立一个向量自回归模型（Vector Autoregressive model, VAR）。
公式形式为：Y = c + A1*Y(lag1) + ... + An*Y(lagN) + B1*X(lag1) + ... +Bn*X(lagN) + ε，其中c为常数项，Ai和Bi为系数矩阵，N为滞后阶数。
5.检验格兰杰因果关系：对于VAR模型，可以通过计算向量自回归残差的协方差矩阵来检验X对Y的格兰杰因果关系。
设VAR模型的残差为e，如果存在一个时间滞后，称之为k，使得滞后残差e(k)与Y的现值Y(t)相关显著，那么就可以认为X对Y具有格兰杰因果关系。
6.计算p值：通过计算格兰杰因果关系检验的统计量，可以得到一个p值。
如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为X对Y具有格兰杰因果关系。
7.解释结果：根据检验结果，可以解释变量X对Y的因果关系的方向和强度。
如果X对Y具有正向影响且显著，可以认为X的变动可以导致Y的变动。
EVIEWS格兰杰检验解读
Eviews做单位根检验和格兰杰因果分析一，首先我根据ADF检验结果，来说明这两组数据对数情况下是否是同阶单整的（同阶单整即说明二者是协整的，这是一种协整检验的方法），我对你的两组数据分别作了单位根检验，结果如下：1.LNFDI水平下的ADF结果：Null Hypothesis: LNFDI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3 Augmented Dickey-Fuller test statistict-Statistic Prob.*-1.45226403166189 0.526994561264069Test critical values:1% level -4.004424924017175% level -3.0988964053233710% level -2.69043949557234*MacKinnon (1996 one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20observations and may not be accurate for a sample size of 14从上面的t-Statistic对应的值可以看到， -1.45226403166189大于下面所有的临界值，因此LNFDI在水平情况下是非平稳的。
然后我对该数据作了二阶，再进行ADF检验结果如下：t-Statistic Prob.*- 2.8606168858628 0.0770552989049772Test critical values:1% level -4.057909684396635% level -3.1199095651240810% level -2.70110325490427看到t-Statistic的值小于10% level下的-2.70110325490427，因此可以认为它在二阶时，有90%的可能性，是平稳的。
格兰杰因果关系检验
例二
经过Eviews进行格兰杰检验结果如下
可以看出在滞后期为2的情况下，两者互为原因，不 符合格兰杰因果检验。
例三
经过Eviews进行格兰杰检验结果如下 可以看出在滞后期为2的情况下，两者互不为原因。
四、格兰杰因果检验的评价
• 格兰杰的统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测，格兰杰 因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的格兰杰因果 性，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关 系的根据。
二、Granger因果关系检验
变量X是否为变量Y的Granger原因，是可以检验的。
检验X是否为引起Y变化的Granger原因的过程如下：
第一步，检验原假设“H0：X不是引起Y变化的
Granger原因”。首先，估计下列两个回
t 0 i1 i t i i1 i t i t
降水量 20 5 5 15 8 15 41 23 39 5 47 30 28 81 137 35 41 31 57 18 93 67 1 15 10 9
解：（1）建立工作文件。
由于本例数据的时间间隔为旬，Eviews没有提供相应的时 期度量，故应利用鼠标左键单击主菜单选项File，在打开 的下拉菜单中选择New/Workfile，并在工作文件定义对话 框（Workfile Range）的Workfile frequency一栏选择 Undated or irregular项。在起止项中分别输入1和78，表 示每个序列的观测值个数为78个。
有约束回归模型（r）： Y
p
Y
t 0 i 1 i t i t
式中，0表示常数项；p和q分别为变量Y和X的最大滞后期 数，通常可以取的稍大一些；t为白噪声。
• 然后，用这两个回归模型的残差平方和RSSu和RSSr 构造F统计量：
数学建模格兰杰因果检验
数学建模格兰杰因果检验格兰杰因果检验是基于格兰杰因果模型的一种统计方法，用于分析两个时间序列之间的因果关系。
本文将对格兰杰因果检验进行详细介绍，并探讨其在数学建模中的应用。
1. 引言格兰杰因果检验是由美国经济学家格兰杰（Granger）在1969年提出的，用于分析时间序列数据之间的因果关系。
它在经济学、金融学、气象学等领域得到广泛应用。
格兰杰因果检验可以帮助我们理解变量之间的因果关系，从而预测未来的发展趋势。
2. 格兰杰因果模型格兰杰因果模型是格兰杰因果检验的理论基础。
该模型假设一个时间序列的变化可以由过去时间序列的值预测，即过去的值对当前值有影响。
格兰杰因果模型可以表示为如下的线性回归模型：y(t) = a + b1*y(t-1) + b2*y(t-2) + ... + bn*y(t-n) + ε(t)其中，y(t)表示当前时间点的变量值，y(t-1)、y(t-2)等表示过去时间点的变量值，a、b1、b2等为模型的参数，ε(t)为误差项。
3. 格兰杰因果检验的原理格兰杰因果检验通过对比两个模型的拟合优度来判断两个时间序列之间的因果关系。
首先，我们分别建立两个模型，一个是只包含自变量的模型，另一个是在自变量基础上加入因变量的模型。
然后，通过比较两个模型的拟合优度，来判断是否存在因果关系。
如果加入因变量的模型的拟合优度显著提高，那么就可以认为因变量对自变量有因果影响。
4. 格兰杰因果检验的步骤格兰杰因果检验的具体步骤如下：（1）收集时间序列数据；（2）确定时间序列的滞后阶数n；（3）建立格兰杰因果模型，包括只有自变量的模型和加入因变量的模型；（4）计算两个模型的拟合优度，一般使用残差平方和（RSS）或均方根误差（RMSE）作为评价指标；（5）进行统计检验，比较两个模型的拟合优度是否显著不同；（6）根据检验结果判断是否存在因果关系。
5. 格兰杰因果检验的应用格兰杰因果检验在数学建模中有着广泛的应用。
Eviews第四讲格兰杰因果 ppt课件
Eviews第四讲格兰杰因果
模型及步骤： 1. 单位根检验，得出数据平稳I(0) 2. 格兰杰因果检验 3. 平稳数据可进行OLS/ VAR（脉冲反应/
方差分解）
Eviews第四讲格兰杰因果
模型及步骤： 1. 单位根检验，得出数据平稳I(1)或I(2) 2.协整检验 （3. 格兰杰因果检验） 4. VAR (误差修正模型)--数据不平稳
Eviews第四讲格兰杰因果
得到平稳的序列X,Y后，我们开始进行格 兰杰因果检验
1. 选定变量Y,X，open—as group 2. view---Granger causality
Eviews第四讲格兰杰因果
Eviews第四讲格兰杰因果
Eviews第四讲格兰杰因果
Eviews第四讲格兰杰因果
causality，输入滞后项后确定 （最优滞后阶数由AIC准则确定）
Eviews第四讲格兰杰因果
1. 差分法 首先对时间序列进行单位根检验，若序列是一
阶单整：Y—I(1), X—I(1)，则通过一阶差分使 得序列平稳 Eviews里可以通过命令：
genr dY=D(Y) genr dX=D(X)
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）。
Eviews第四讲格兰杰因果
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模型或者进行 Granger因果检验，检验变量之间“谁引 起谁变化”，即因果关系。
格兰杰因果关系名词解释(一)
格兰杰因果关系名词解释(一)格兰杰因果关系格兰杰因果关系（Granger causality）是著名经济学家格兰杰（Clive Granger）提出的一个因果分析方法，用于确定两个时间序列之间是否存在因果关系。
它通过观察一个变量的历史值是否能提供关于另一个变量未来值的有用信息来判断因果关系的存在。
相关名词以下是与格兰杰因果关系相关的一些名词：1.时间序列：时间序列是连续的、以时间顺序排列的数据点集合。
在因果分析中，通常需要有两个时间序列的数据。
2.因果关系：因果关系意味着一个事件的发生导致另一个事件的发生。
在格兰杰因果关系中，我们关注的是一个时间序列是否是另一个时间序列的因果推动因素。
3.原因变量：原因变量是一个可能作为解释因素的时间序列。
我们要确定原因变量是否对结果变量有预测能力。
4.结果变量：结果变量是我们感兴趣的时间序列，即我们想要预测或解释的变量。
5.滞后期：滞后期指的是原因变量在时间上延后几个单位后对结果变量产生影响。
格兰杰因果关系的基本假设是当前观测的结果变量只取决于过去的原因变量。
6.协整关系：协整关系是指两个或多个非平稳时间序列之间的长期关系。
若两个时间序列协整，则它们之间可能存在格兰杰因果关系。
示例解释举个例子来说明格兰杰因果关系的应用：假设我们想要研究股票价格（结果变量）与市场情绪指数（原因变量）之间的关系。
我们收集了两个时间序列的数据，一个是每天的股票价格数据，另一个是每天的市场情绪指数。
我们运用格兰杰因果关系分析方法，在不同滞后期的情况下，观察市场情绪指数的历史值是否能够提供有关未来股票价格的预测信息。
如果我们发现在某个滞后期下，市场情绪指数的变化与股票价格的变化存在一定的因果关系，即市场情绪指数的变化能够预测股票价格未来的变动趋势，那么我们可以认为市场情绪指数对股票价格有预测能力，存在格兰杰因果关系。
通过格兰杰因果关系的分析，我们可以深入了解原因变量与结果变量之间的关系，并在实际应用中使用这一关系进行预测或解释。
格兰杰因果检验原理
格兰杰因果检验原理嘿，朋友们！今天咱来聊聊格兰杰因果检验原理。
这玩意儿啊，就像是生活中的一种奇妙关系探索器。
你想啊，在生活中，我们常常会琢磨一些事情之间是不是有某种特别的关联。
比如说，你发现每次你一打喷嚏，天就好像要下雨，那打喷嚏和下雨之间是不是有啥因果关系呢？格兰杰因果检验原理就像是个超级侦探，专门来探究这些关系。
它可不是随便看看就下结论的哦！它会仔细分析数据，从各种角度去研究。
比如说，A 事件发生在前，B 事件跟着就来了，那是不是 A 导致了 B 呢？但这可没那么简单，不能光看先后顺序呀，还得看它们之间是不是真的有那种内在的、稳定的联系。
好比说，你每天早上喝杯咖啡，然后就觉得精神特别好。
但到底是喝咖啡让你精神好呢，还是你本来就会精神好，喝咖啡只是个巧合呢？格兰杰因果检验原理就会去深入挖掘这些细节，试图找出真正的答案。
它就像是个严谨的裁判，不会轻易被表面现象迷惑。
它要的是确凿的证据，要确定这个因果关系是真的存在，而不是我们自己想象出来的。
再打个比方，你觉得自己每次穿红色衣服出门就会遇到好事，这真的是因为穿红色衣服导致的吗？也许只是巧合呢？格兰杰因果检验原理会帮你搞清楚这到底是怎么回事。
这原理在很多领域都大有用处呢！经济学里可以用它来看看不同经济变量之间的关系，医学里可以用它来研究某种治疗方法和康复效果之间有没有因果联系。
你说这格兰杰因果检验原理是不是特别神奇？它就像一把钥匙，能打开我们对事物之间关系认知的大门。
让我们能更准确地理解这个世界，知道什么是真正的因果，而不是被一些虚假的关联所误导。
总之，格兰杰因果检验原理是个非常有价值的工具，能帮助我们在复杂的世界中找到真正的因果关系。
它让我们不再盲目地相信一些表面的联系，而是用科学的方法去分析、去验证。
所以啊，大家可别小瞧了它哟！原创不易，请尊重原创，谢谢!。
格兰杰因果关系检验-文档资料
有约束回归模型（r）：
Y
p
Y
t 0 i1 i ti t
式中，0表示常数项；p和q分别为变量Y和X的最大滞后期 数，通常可以取的稍大一些；t为白噪声。
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• 然后，用这两个回归模型的残差平方和RSSu和RSSr 构造F统计量：
(RSR SS )q S F r u ~F (q,npq1 )
有再深入分析。但是目前有一点学术界是有定论的，就是如
果变量是非平稳的，那么应用F统计量来做推断会产生问题。
周建、李子奈运用蒙特卡洛模拟也得出当变量为非平稳时间
序列时，任何无关的两个的变量间都很容易得出有因果性的
结论。因此，在实证研究时，一般认为只有平稳变量才能应
用20F21统/4/6计量进行推断，否则结论可能是不可靠的。
2021/4/6
7
– 然后，在工作文件窗口中，同时选中序列Y和X，单击 鼠标右键，在弹出的菜单中选择Open/as Group，生成 一个群对象（Group）；
– 最后，在群对象观测值窗口的工具栏中选择 View / Granger Causality，在屏幕出现的对话框（ Lag Specification ）中Lags to include一栏后面输入最大滞 后期数k（注意：在Eviews软件中进行Granger因果关系 检验时，将Y的滞后期数p和X的滞后期数q取为相等。 当然，关键是X的滞后期数），点击OK，即可得到格兰 杰因果检验的结果。
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序号
流量
降水量
序号
1
534
23
27
2
404
2
28
3
345
18
29
Eviews第四讲格兰杰因果
精品课件
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精品课件
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格兰杰因果检验
得到平稳的序列X,Y后，我们开始进行格 兰杰因果检验
1. 选定变量Y,X，open—as group 2. view---Granger causality
阶单整：Y—I(1), X—I(1)，则通过一阶差分使 得序列平稳 Eviews里可以通过命令：
genr dY=D(Y) genr dX=D(X)
精品课件
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若序列是二阶单整：Y—I(2), X—I(2) Eviews里可以通过命令： genr dY=D(Y) genr dX=D(X) genr ddY=D(DY) genr dX=D(DX)
方差分解）
精品课件
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数据非平稳
模型及步骤： 1. 单位根检验，得出数据平稳I(1)或I(2) 2.协整检验 （3. 格兰杰因果检验） 4. VAR (误差修正模型)--数据不平稳
精品课件
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一般我们要做的VAR有两种区分： 一类是做脉冲响应和方差分析； 另一类是做vecm。 如果要做脉冲响应和方差分析, 要求变量是
精品课件
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精品课件
15Байду номын сангаас
精品课件
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格兰杰因果检验表格的形成
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关于协整和格兰杰检验
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）。
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Eviews格兰杰因果关系检验结果说明
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明一、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G DP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Wal ter N. Thurman和MarkE. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS）和鸡的产量（CHICKEN S）的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
格兰杰因果关系
格兰杰因果关系
格兰杰（Granger）于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系（格兰杰因果关系），后经西蒙斯（1972 ,1980）的发展，格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用，尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果关系还存在很大的争议。
简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻除Y以外的所有信息，这一时刻X的概率分布情况”，来判断Y对X是否存在因果关系。
（在发展和简化版本中：“所有信息”这个理论上的过强条件被减弱，比较概率分布这个困难的操作也被减弱）
它的主要使用方式在于以此定义进行假设检验，从而判断X与Y是否存在因果关系。