f统计量大于分位点即可。 一般看p值,F还要查表 本人认为,格兰杰检验主要看P值即可。 例如,若P值小于0.1,则拒绝原假设,变量间存在格兰杰因果关系。
4、 建立VAR模型、格兰杰因果检验 建立VAR模型给出输出结果 代码语言:javascript 复制 ## $Granger ## ## Granger causality H0: CPI do not Granger-cause PPI ## ## data: VAR object var.2c ## F-Test = 5.1234, df1 = 2, df2 = 364, p-value = 0.006392 ## ## ## $Instant ## ## H0:...
4、 建立VAR模型、格兰杰因果检验 建立VAR模型给出输出结果 ## $Granger### Granger causality H0: CPI do not Granger-cause PPI### data: VAR object var.2c## F-Test = 5.1234, df1 = 2, df2 = 364, p-value = 0.006392### $Instant### H0: No instantaneous causality between: CPI and PPI#...
2.关于Engle-Granger协整检验说法正确的是( )? 备择假设为存在协整关系原假设为解释变量是单位根过程对协整回归模型的残差进行单位根检验时,可利用软件提供的临界值或P值进行判断协整回归模型中必须同时包含截距项和趋势项相关知识点: 试题来源: 解析 备择假设为存在协整关系 ...
模型建立——时间序列 eviews协整检验(EG两步法(Engle-Granger)) 1.首先,需要两列时间序列数据,将他们命名为future4,future5,存入eviews。 2.对两组数据取对数,得新的数据:P4=log(future4),P5=log(future5)。可在eviews中点击Genr输入p4=log(future4)可自动产生对数数列。
2、 检验协整关系——EG两步法 给出输出结果 (1)若存在长期协整,用VECM法线性过滤,利用利用过滤后的“残差成分”再进行3,4 步; (2)若不存在长期协整,就不用过滤,直接进行3、4步。 建立长期均衡模型 绘制残差 不存在长期协整,就不用过滤,直接进行3、4步 ...
11.1 Engle-Granger协整检验 14:56 11.2 Johansen协整检验 16:54 11.3 ECM模型 14:58 11.4 VEC模型 12:42 11.5 ARDL模型 11:49 12.1 二元因变量模型 09:10 12.2 审查回归模型 09:32 12.3 截断回归模型 04:39 12.4 排序因变量模型 05:33 13.1 混合数据与面板数据 05:33 13.2 混合数据的分...
4、 建立VAR模型、格兰杰因果检验 建立VAR模型给出输出结果 ## $Granger ## ## Granger causality H0: CPI do not Granger-cause PPI ## ## data: VAR object var.2c ## F-Test = 5.1234, df1 = 2, df2 = 364, p-value = 0.006392
2、 检验协整关系——EG两步法 给出输出结果 (1)若存在长期协整,用VECM法线性过滤,利用利用过滤后的“残差成分”再进行3,4 步; (2)若不存在长期协整,就不用过滤,直接进行3、4步。 建立长期均衡模型## Call: ## lm(formula = PPI ~ CPI, data = data) ...
4、 建立VAR模型、格兰杰因果检验 建立VAR模型给出输出结果 ## $Granger ## ## Granger causality H0: CPI do not Granger-cause PPI ## ## data: VAR object var.2c ## F-Test = 5.1234, df1 = 2, df2 = 364, p-value = 0.006392