Eviews格兰杰因果关系检验结果说明
格兰杰因果关系检验
• 格兰杰因果关系检验概述 • 格兰杰因果关系检验的步骤 • 格兰杰因果关系检验的应用 • 格兰杰因果关系检验的局限性
• 格兰杰因果关系检验与其他方法的 比较
• 格兰杰因果关系检验的未来发展
01
格兰杰因果关系检验概述
定义与特点
定义
格兰杰因果关系检验是一种用于检验 两个时间序列变量之间是否存在一种 因果关系的统计方法。
自然科学领域的应用
1 2
气候变化与环境因素
研究气候变化与环境因素之间的因果关系，为环 境保护和可持续发展提供科学依据。
生物种群动态与环境因素
分析生物种群数量变化与环境因素之间的因果关 系，揭示生物种群动态的机制。
3
地之间的因果关系，为地 质灾害防治提供科学依据。
检验方法的改进与优化
非参数检验方法
针对参数检验方法的局限性，可以考虑使用非参数检验方法，如基于秩的检验或核密度 估计方法。
考虑非平稳性
对于非平稳时间序列数据，可以使用差分或协整技术来处理，以更准确地检测格兰杰因 果关系。
考虑其他相关因素
在解释格兰杰因果关系时，应综合考虑其他相关因素，如经济理论、市场环境等，以更 全面地理解因果关系的实际意义。
VS
相同点
格兰杰因果关系检验和其他因果关系检验 方法都是为了确定两个变量之间的因果关 系，为进一步的研究或决策提供依据。
与其他时间序列分析方法的比较
不同点
相同点
格兰杰因果关系检验专注于分析时间序列数 据中的因果关系，而其他时间序列分析方法， 如平稳性检验、季节性分解、趋势分析等， 则是针对时间序列数据的不同特征进行描述 和分析。
国际贸易与汇率
分析国际贸易流量和汇率变动之间的因果关系，揭示国际贸易对汇 率的影响机制。
VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释
19
利用Genr命令可算得用于检验原假设是否 成立的伴随概率 P：
p=1-@cchisq(42.4250,18) =0.000964
故 P=0.000964< =0.05，应拒绝原假设
，建立VAR(3)模型。
20
三、约翰森（Jonhamson）协整检验
Jonhamson（1995）协整检验是基于VAR模 型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协 整检验。
1.Johanson协整似然比（LR）检验 H0：有 0个协整关系; H1：有M个协整关系。 检验迹统计量：
N
LRM n
log(1 i )
i M 1
图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的
变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
13
160000
120000
80000
40000
0 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
GDP
CT
IT
图11-1 GDPt、 Ct和 It
的时序图
12
11
10
9
8
7
6
5 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
LR 2(Lnl(1) Lnl(3)) 2(108.7551 129.9676) 42.4250
其中，Lnl(1)和Lnl(3)分别为P=1和P=3时VAR(P) 模型的对数似然函数值。在零假设下，该统计量 服从渐进的 2 ( f ) 分布，其自由度f为从VAR(3) 到VAR(1)对模型参数施加的零约束个数。对本 例：
这种方程组模型主要用于分析联合内生变量 间的动态关系。联合是指研究N个变量 y1t y2t yNt 间的相互影响关系，动态是指p期滞后。故称VAR 模型是分析联合内生变量间的动态关系的动态模 型，而不带有任何约束条件，故又称为无约束 VAR模型。建VAR模型的目的：
格兰杰因果关系检验.
格兰杰因果关系检验.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。
EVIEWS各种检验
EVIEWS各种检验（一）、ADF是单位根检验，第一列数据y做ADF检验，结果如下Null Hypothesis:Y has a unit rootExogenous:Constant,Linear Trend外因的Lag Length:0(Automatic based on SIC,MAXLAG=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.8200380.0213Test critical values:1%level-4.0987415%level-3.47727510%level-3.166190在1%水平上拒绝原假设，序列y存在单位根，为不平稳序列。
但在5%、10%水平上均接受原假设，认为y平稳。
对y进行一阶差分，差分后进行ADF检验：Null Hypothesis:Y has a unit rootExogenous:NoneLag Length:0(Automatic based on SIC,MAXLAG=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic-9.3282450.0000Test critical values:1%level-2.5999345%level-1.94574510%level-1.613633可见，在各水平上y都是平稳的。
因此，可以把原序列y看做一阶单整。
第二列xADF检验如下：Null Hypothesis:X has a unit rootExogenous:Constant,Linear TrendLag Length:0(Automatic based on SIC,MAXLAG=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.2167370.0898Test critical values:1%level-4.0987415%level-3.47727510%level-3.166190在1%、5%水平上拒绝原假设，序列x存在单位根，为不平稳序列。
eviews图像及结果分析
.. 第4章图形和统计量分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。
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。
E-view格兰杰检验步骤
以1978~2006年间实际可支配收入（X）和居民实际消费总支出(Y)之间的因果关系为例，做格兰杰检验
1.点击E-view主画面顶部按钮File/New/Workfile，如下图
弹出下图
2.在上图中的Workfile frequency中选择Annual，并输入Start date：1978 和End date：
2006，点击OK，如下图所示
3.再点击主画面中Objects/New Object，弹出如下窗口
4.选择Group，并在Name for Object框输入你要定义的名字如g1,得到下图
5.点击obs右边的单元格，此时该单元格下方所在列会变蓝，如图
在对话框中输入变量名称X,Y及其变量值
6.点击主页面Quick/Group Statistics/Granger Causality Test,得到下图
输入y x,点击Ok，得到下图，
将2改为1点击OK得到下图
武汉理工大学杨超上传。
格兰杰因果检验解读
格兰杰因果检验解读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。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
Eviews做单位根检验和格兰杰因果分析
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。
格兰杰因果检验
格兰杰因果检验1. 简介格兰杰因果检验（Granger Causality Test）是一种用来评估一组变量之间因果关系的统计方法。
该方法建立在自回归模型（Autoregressive Model）的基础上，通过比较不同模型的预测能力来判断变量之间是否存在因果关系。
格兰杰因果检验可以用于时间序列数据分析、经济学研究、金融市场分析等领域。
其核心思想是通过观察一个变量的历史数据是否对另一个变量的未来值的预测有额外的信息增益，从而判断两个变量之间是否存在因果关系。
2. 原理格兰杰因果检验的原理基于自回归模型。
自回归模型是一种时间序列模型，它假设当前时刻的观测值与过去时刻的观测值相关。
自回归模型可以表示为以下形式：X(t) = a0 + a1 * X(t-1) + a2 * X(t-2) + ... + an * X(t-n) + e(t)其中，X(t)表示时间t的观测值，X(t-1)等表示相应的历史观测值，a0, a1, …, an 为系数，e(t)为误差项。
格兰杰因果检验的关键是比较两个模型：一个包含了待测变量的历史观测值作为预测变量，另一个只包含已知历史观测值的模型。
通过比较两个模型的预测准确度，可以判断待测变量的历史观测值是否对目标变量的预测有额外的信息。
具体而言，格兰杰因果检验的步骤如下：1.确定待测变量和目标变量；2.构建自回归模型，选择合适的滞后阶数n；3.利用已知的历史观测值进行模型的参数估计；4.比较两个模型的预测能力，利用一定的统计指标（如均方根误差、F-统计量）来评估预测准确度；5.根据统计指标的结果，判断待测变量是否对目标变量的预测有额外的信息，从而判断两个变量之间是否存在因果关系。
3. 实例分析为了更好地理解格兰杰因果检验的应用，下面我们以一个具体的实例来说明。
假设我们有两个时间序列变量：A和B，其中A表示每个月的平均气温，B表示每个月的销售额。
我们想要判断气温是否影响销售额。
eviews格兰杰因果关系检验步骤
eviews格兰杰因果关系检验步骤嘿，朋友们！今天咱就来讲讲 eviews 格兰杰因果关系检验的那些步骤。
这可真是个有意思的事儿呢！你想想看，就好像我们要去探索一个神秘的领域，得一步一步稳稳当当走过去。
首先呢，咱得把数据准备好，就像战士上战场得把武器弹药准备齐全一样。
数据可得靠谱啊，不能有啥马虎的。
然后呢，打开 eviews 这个神奇的工具。
嘿，这就像是打开了一扇通往神秘世界的大门。
在里面，我们要找到那个专门做格兰杰因果关系检验的地方。
接着，把我们准备好的数据放进去，就像给机器喂粮食一样。
这时候可别着急，得慢慢来，要确保数据都乖乖进去了，没有乱跑。
之后呢，就是设置一些参数啦。
这就好比给这个检验过程定个规矩，告诉它咱要怎么个检验法。
可不能乱了套呀！再然后，就等着它出结果啦。
这过程就像等待一场比赛的结果一样，心里有点小紧张呢。
等啊等，终于结果出来了。
出来结果后可别急着高兴或者沮丧，得仔细看看，分析分析。
这就像拿到了一份考试成绩单，得看看自己哪儿做得好，哪儿还需要改进。
你说这格兰杰因果关系检验是不是挺有趣的？就像在一个大迷宫里找线索一样。
咱得细心，得耐心，才能找到我们想要的答案。
要是不按照这些步骤来，那可就像没头苍蝇一样乱撞啦，能得出啥好结果呢？所以啊，大家可得记住这些步骤，一步一步来。
在这个过程中，咱可能会遇到一些小麻烦，小挫折，但别怕呀！就像爬山一样，总会有难走的地方，但只要坚持，就能爬到山顶，看到美丽的风景。
总之呢，eviews 格兰杰因果关系检验步骤虽然有点多，但只要咱认真对待，肯定能搞明白的。
大家加油哦！别嫌麻烦，这可是探索知识的乐趣所在呀！。
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
年份
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
CONS
9113.2 10315.9 12459.8 15682.4 20809.8 26944.5 32152.3 34854.6 36921.1 39334.4
GDP
18319.5 21280.4 25863.7 34500.7 46690.7 58510.5 68330.4 74894.2 79003.3 82673.1
判断：=5%，临界值F0.05(2,17)=3.59
拒绝“GDP不是CONS的格兰杰原因”的假设，不 拒绝“CONS不是GDP的格兰杰原因”的假设。
因此，从2阶滞后的情况看，GDP的增长是居民 消费增长的格兰杰原因，而相反不是。
中国GDP与居民消费CONS的格兰杰因果检验
判断结果是:GDP与CONS有双向的格兰杰因果关系， 即相互影响。
年份
1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987
CONS
1759.1 2005.4 2317.1 2604.1 2867.9 3182.5 3674.5 4589 5175 5961.2
GDP
3605.6 4074 4551.3 4901.4 5489.2 6076.3 7164.4 8792.1 10132.8 11784.7
但究竟是GDP的增长导致了M2的增加,还是M2
增加促进了GDP的增长,或者两者互为因果关系,
从理论和实践两方面来回答这个问题,就不是很
简单的问题
二、格兰杰因果关系检验
（一）格兰杰检验的基本思想是“过去可以预测现在”
如果X是Y变化的原因，则 X的变化应当发生在 Y
格兰杰因果实例-概述说明以及解释
格兰杰因果实例-概述说明以及解释1.引言1.1 概述格兰杰因果实例是指一种特殊的因果关系示例，其名称源于英国统计学家格兰杰（Francis Galton）。
在社会科学研究中，格兰杰因果实例被广泛用于探究变量之间的因果关系。
通过分析观察数据和统计模型，研究者可以揭示出变量之间的相互影响和原因与结果之间的因果关系。
格兰杰因果实例的核心思想是基于因果关系的非随机性观察。
传统的统计分析方法往往默认变量之间是独立的，并未考虑可能存在的因果关系。
然而，在现实生活中，变量之间往往是相互关联的，并存在着相互影响的因果关系。
格兰杰因果实例通过将观察数据与统计模型相结合，能够揭示出变量之间潜在的因果关系。
在格兰杰因果实例中，研究者首先选择一个主要的结果变量，然后观察其他可能影响该结果的变量。
通过对这些变量进行分析并建立统计模型，可以确定哪些变量对结果产生了显著的因果影响，从而揭示出潜在的因果关系。
格兰杰因果实例的应用非常广泛。
它可以用于解答各种实际问题，例如探究教育投入对学生学业成绩的影响、分析广告投放对销售额的影响、研究环境因素对健康状况的影响等。
通过运用格兰杰因果实例，可以帮助决策者更好地理解变量之间的因果关系，为决策制定提供科学的依据。
总而言之，格兰杰因果实例是一种有效的研究方法，通过分析观察数据和统计模型，揭示出变量之间的因果关系。
其应用范围广泛，可以帮助决策者做出科学合理的决策。
在本文中，我们将深入探讨几个格兰杰因果实例，通过详细分析这些实例，展示格兰杰因果实例在实际问题中的应用和影响。
1.2 文章结构文章结构部分主要是对整个文章的结构进行介绍，以便读者能够清晰了解文章的组成和逻辑。
以下是文章结构部分的内容：文章结构为了更好地展示格兰杰因果实例的相关信息，本文将按照以下结构组织内容：1. 引言：在引言部分，我们将对格兰杰因果实例进行一个概述，介绍其背景和相关概念，以及本文的目的。
2. 正文：正文部分将呈现两个关于格兰杰因果实例的具体案例。
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。
格兰杰因果检验
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。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
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。
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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
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。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
”
在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。
因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test)。
常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。
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=δ1=…=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和y间不存在因果关系。
三、格兰杰因果关系检验的步骤
（1）将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y 的滞后项y t-1，y t-2，…，y t-q及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。
然后从此回归得到受约束的残差平方和RSS R。
（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSS UR。
（3）零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。
（4）为了检验此假设，用F检验，即：
它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。
在这里，n是样本容量，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。
（5）如果在选定的显著性水平α上计算的F值炒股临界Fα值，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。
（6）同样，为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤（1）～（5）。
格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。
其原因可能是被检验变量的平稳性的影响，或是样本容量的长度的影响。
不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。
因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的因果性检验，无法检验只有横截面数据时变量间的因果性。
可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），这很可能会导致虚假的因果关系。
因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。
此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需要多种角度的观察。
正所谓“兼听则明，偏听则暗”。
诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系。
虽然可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。
当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。
因为统计意义上的因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起很大的作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。