检验结果通常显示为p值或显著性水平。p值小于预设的显著性水平(通常为0.05或0.01)表示检验结果在统计上具有显著性,即拒绝零假设(不存在因果关系)。 2. 滞后期的选择 格兰杰因果关系检验需要选择一个滞后期,即考虑时间序列变量在多少个时间单位前对当前时间单位变量的影响。不同的滞后期可能会影响检验结果,因此需要根...
1. 建立向量自回归模型(VAR),模型中包含被检验的因变量和可能影响它的自变量。 2. 确定模型的最优滞后阶数,这通常通过信息准则(如AIC或SC)来确定。 3. 进行Wald检验,计算卡方统计量,以此判断一个变量是否是另一个变量的格兰杰原因。 检验结果的解读如下: - 卡方统计量和p值:如果卡方统计量较大,对应的p值较...
检验结果将打印出多个lag(滞后期)的统计值,包括F-stat和p-value。我们可以使用以下规则来判断格兰杰因果关系的存在: 如果p-value小于显著性水平(一般为0.05),则拒绝原假设,认为序列x格兰杰引起序列y。 如果p-value大于显著性水平,则没有足够的证据证明x格兰杰引起y。 状态图 状态图可以用于表示检验的状态和结果。在...
根据格兰杰因果检验的结果，我们可以分析因果关系的显著性。第一条测试结果显示，SL与PGDP之间的因果关系的概率为0.0066，若置信度设为0.05，这个概率值0.0066小于0.05，因此可以推断SL对PGDP的影响是显著的，即SL是PGDP的格兰杰原因。相比之下，PGDP对SL的因果关系的概率为0.3207，这个值大于置信度...
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。 第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。
部分原始数据如下图所示：2 理论 格兰杰困果检验在原理上检验某变量是否会受到其他变量的滞后项影响，...
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在5%显著性水平上，X不是Y的格兰杰原因，Y也不是X的格兰杰原因。基于格兰杰检验原理和数据，得不出想要的结论，如果证明X可以影响Y，Y也可以影响X可以做VAR模型，Y对X的影响大于X对Y的影响，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...
从格兰杰因果检验的结果来看,在滞后阶数分别设定为1、2、3时,金融发展水平dBANK以及dSETC均为经济增长dMPI的格兰杰原因,并且是稳定的单向因果关系,因此可知二者的线性模型形式为VAR模型。下面将对线性模型的形式进行估计。5个回答 From the Granger causality test results, the lag order is set to 1,2,3 ...