格兰杰检验（格兰杰检验滞后阶数确定）

大家好，今天来为大家解答关于格兰杰检验这个问题的知识，还有对于格兰杰检验滞后阶数确定也是一样，很多人还不知道是什么意思，今天就让我来为大家分享这个问题，现在让我们一起来看看吧！

1格兰杰因果关系检验不通过怎么分析

首先，格兰杰因果检验的前提是两个变量之间存在因果关系。如果两个变量之间不存在因果关系，那么格兰杰因果检验就无法通过。其次，格兰杰因果检验的结果也受到样本大小和样本选择的影响。

eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。

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一个方向上的格兰杰因果关系。

首先，确认y和x是否平稳；其次，通过单位根检验后，一般常将（x，y）构成一个二元VAR系统，在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。

少了。滞后阶数越大，需要估计的参数越多模型的自由度就越少，而通常数据有限，不足于估计模型，数据太少导致无法通过检验。经济学家开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法，即格兰杰因果关系检验。

第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。

2关系的变量做格兰杰因果检验时是用原序列还是差?

1、首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

2、从检验结果可以看出残差序列是平稳的，因此x和y之间存在协整关系。

3、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格兰杰因果关系。他给格兰杰因果关系的定义为“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。

4、①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据，他的哲学思想是原因一定早先于结果发生；②检验结果对变量滞后期长度非常敏感，滞后期长度不同，结果可能截然相反。

5、如何用Eviews做格兰杰因果关系检验 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前期信息会影响到另一个变量的当期。

6、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。

3格兰杰因果关系检验不显著怎么办

1、首先，确认y和x是否平稳；其次，通过单位根检验后，一般常将（x，y）构成一个二元VAR系统，在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。

2、eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。

3、格兰杰因果检验用于检验一组时间序列是否为另一组时间序列的原因。如果说A是B的格兰杰原因，则说明A的变化是引起B变化的原因之一。

4、格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在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。

4我现在数据做到二阶单整平稳序列,能说一下协整检验和格兰杰因果...

首先，检验必须要求数据是经过一阶或二阶平稳处理的。 然后，从观测数据中构建协整检验模型，这个模型通常是一个拟合度较好的线性或非线性模型。

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。

协整检验，将同阶单整的变量group打开，quick-estimate equation，输入被解释变量，c，解释变量，确定，再点proc-make residual series，出来残差序列，按ADF方法检验平稳性。

步骤二：协整检验或模型修正情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。

可见，在各水平上x都是平稳的。因此，可以把原序列x看做一阶单整。

第二步：对第一步估计得到模型的残差做单位根检验，若无单位根则说明满足协整关系 格兰杰因果检验 以group的形式打开两个序列，View-granger causality，选择差分阶次，点击ok。若p小于alpha，则是因果关系。

5格兰杰因果检验的滞后期和最优滞后期不一样可以吗

①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据，他的哲学思想是原因一定早先于结果发生；②检验结果对变量滞后期长度非常敏感，滞后期长度不同，结果可能截然相反。

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。

可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。因为正如楼上所说，格兰杰因果检验只能验证数值上的因果，没有说必须要做，很多好的核心期刊的文章都没有做格兰杰因果检验。

格兰杰因果关系检验通常会涉及到滞后阶数的选择。一般来说，滞后阶数的选择需要依据实际问题的需求和数据特点来确定。在实际应用中，可以尝试使用一些经验法则来选择滞后阶数。

好了，关于格兰杰检验和格兰杰检验滞后阶数确定的分享到此就结束了，不知道大家通过这篇文章了解的如何了？如果你还想了解更多这方面的信息，没有问题，记得收藏关注本站。