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格兰杰检验不具有因果关系_格兰杰因果关系的介绍？
来源：大律网小编整理 2022-06-30 22:36:08 人阅读
导读：你要探讨因果关系的时间序列自然要做这个分析如果在你的时间序列中不存在因果关系的探讨，比如单纯的指数平滑、移动自回归这些不需要做格兰杰（Granger）于1969...
你要探讨因果关系的时间序列 自然要做这个分析
如果在你的时间序列中不存在因果关系的探讨，比如单纯的指数平滑、移动自回归这些不需要做
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意外的所有信息，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。
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”。 同理，PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207，这个概率很大，超过置信度，所以，意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。 下面的相同。
用Eviews建立VAR模型后,怎样分析基于VAR模型的格兰杰因果检验这是在Eviews中的格兰杰因果检验的截图: 原本认为根据P值是不存在因果关系的
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