Granger 因果检验(Granger Causality Test)是一种用于时间序列分析的统计方法,其核心思想是通过观测变量之间的时间滞后关系来判断一个变量是否可以预测另一个变量的变化。Granger 因果关系的本质不是“因果”关系的严格定义,而是预测因果性(predictive causality),即在假设当前变量的过去信息已知的情况下,如果另一个变量的...
输出结果: Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=54.7797 , p=0.0000 , df_denom=200, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=55.6014 , p=0.0000 , df=1 likelihood ratio test: chi2=49.1426 , p=0.0000 , df=1 parameter F test: F=54.7797 , p=0.0000 , df...
一般口头上所称的格兰杰因果关系全称是“格兰杰因果关系检验”(Granger causality test),看到这里,诸位看官大可以感叹一句“啊哈!原来格兰杰因果关系是统计假设检验的一种!”。那么“因果”二字又要从何谈起呢?这就要从时间序列间的关系开始说起。格兰杰是这样定义“因果”的。现在我们假设有一个时间序列X,它是由不...
【中图分类】F253.7 自Granger(1969)[1]提出Granger因果检验(Granger Causality Test)的概念和检验方法后,Granger因果检验在经济和金融的实证研究中得到了广泛的应用。但是,由于缺乏对原始文献的准确把握,特别是“因果检验”这种提法的误导,Granger因果检验也产生了一些不正确的使用,就连Granger(1980)[2]也承认:“最近...
## $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### data: VAR object var.2c## Chi-squared = 15.015, ...
Dumitrescu & Hurlin (2012) Granger non-causality test results: --- Lag order: 1 W-bar = 1.2909 Z-bar = 0.6504 (p-value= 0.5155) Z-bar tilde = 0.2590 (p-value = 0.7956) --- H0: x does not Granger-cause y. H1: x does Granger-cause y for at least one...
Keywords:foreign trade, economic growth, co-integration, Granger-causality test 一、问题的提出改革开放以来,我国对外贸易以高于国内生产总值GDP 的速度而呈现出高速增长的态势,成为拉动国民经济增长的主要因素之一。但是在国际上,发达国家和发展中国家的开放与经济增长关系一直是学术界和现实生活的热门话题。并在探讨...
causalityfromstockpricetodividendandrejectthenullhypothesisofnocausalityfromdividendtostockprice. Keywords:dividend;stockprice;nonlinearGrangercausalitytest 1 引言 经过20多年的发展,中国证券市场逐步成长 壮大,成为世界上最重要的资本市场之一,在新兴 证券市场中占有重要地位。但是,与成熟市场相 ...
(Granger Causality Test)上面因果关系的最后一种表达方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归...