格蘭傑因果檢驗 程式
1樓：醉酒吟嘯
資料少於20個，做了意義不大，建議樓主用月度資料。
格蘭傑因果關係檢驗的介紹
2樓：仙劍李逍遙
經濟學家開拓了一種試圖分析變數之間的格蘭傑因果關係的辦法，即格蘭傑因果關係檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（clive w. j.
granger）所開創，用於分析經濟變數之間的格蘭傑因果關係。他給格蘭傑因果關係的定義為「依賴於使用過去某些時點上所有資訊的最佳最小二乘**的方差。」
格蘭傑因果關係的介紹
3樓：池天曼
格蘭傑（granger）於 1969 年提出了一種基於「**」的因果關係（格蘭傑因果關係），後經西蒙斯（1972 ,1980）的發展，格蘭傑因果檢驗作為一種計量方法已經被經濟學家們普遍接受並廣泛使用，儘管在哲學層面上人們對格蘭傑因果關係是否是一種「真正」的因果關係還存在很大的爭議。簡單來說它通過比較「已知上一時刻所有資訊，這一時刻x的概率分佈情況」和「已知上一時刻除y意外的所有資訊，這一時刻x的概率分佈情況」，來判斷y對x是否存在因果關係。（在發展和簡化版本中：
所有資訊」這個理論上的過強條件被減弱，比較概率分佈這個困難的操作也被減弱）它的主要使用方式在於以此定義進行假設檢驗，從而判斷x與y是否存在因果關係。
格蘭傑因果檢驗理論是啥？公式是什麼？怎樣判斷結果？主要是公式和理論的說明，謝謝！
4樓：匿名使用者
雖然因果關係這個概念存在哲學或者其他概念上的困難，但扒舉在實際應用中通常採用格蘭傑(granger)因果關係檢驗（granger causality test）。考慮最簡單的形式，granger檢驗是運用f-統計量來檢驗x的滯後值是否顯著影響yt （在統計的意義下），已經綜合考慮y的滯後值；如果影響不顯著，那麼稱x不是y的「granger原因」（granger cause），如果影響顯著，那麼稱x是y的「granger原因」。同樣，這也可以用於檢驗y是x的「原因」，檢驗y的滯後值是否影棚肆響x（已經考慮了x的滯後對x自身的影響）。
檢鏈此轎驗由y關於自己的滯後值和x滯後值的迴歸構成；如果x的滯後值影響不顯著，那麼x不是y的granger原因；同樣，當檢驗y是x的原因時，可以將x關於自己的滯後值和y的滯後值迴歸，用f-檢驗法萊檢驗y滯後值的影響。需要進行兩個迴歸：
在第乙個方程中檢驗假設h0x ：βj=0，對所有j；在第二個方程中檢驗假設h0y：αj=0，對所有j。
如果前者沒有被拒絕，那麼x不是y的granger原因；如果後者沒有被拒絕，那麼y不是x的granger原因。這裡沒有乙個明顯的方法來確定滯後長度k。顯然，存在四種可能的結果：
x和y都不是對方的granger原因（h0x和h0y都不被拒絕）；x和y是對方的granger原因（h0x和h0y都被拒絕）；x是y的granger原因但y不是x的granger原因（h0x被拒絕但h0y不被拒絕）；y是x的granger原因但x不是y的granger原因（h0x不被拒絕但h0y被拒絕）。注意到，第乙個迴歸中沒有出現x的現值，在第二個迴歸中沒有出現y的現值。
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