格兰杰检验是一种用于判断两个时间序列变量之间是否存在预测性因果关系的统计方法,由经济学家克莱夫·格兰杰提出。其核心原理是通过比较不同滞后项对预测结果的贡献度,验证一个变量是否对另一个变量具有统计意义上的预测能力。以下是具体解析: 一、检验原理与核心概念 预测能力比较 格兰杰检验通过构...
格兰杰因果检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时候非常敏感，不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果,常常需要进行不同滞后期长度的检验,以得到稳健的结论，也可以根据VAR模型的滞后阶数来确定。4 总结 格兰杰因果检...
ssc install gcause (下载格兰杰因果检验程序gcause)gcause y x,lags(1) (滞后1 期)estat ic (显示AIC 与BIC 取值,以便选择最佳滞后期) gcause y x,lags(2) (滞后2 期)estat ic (显示AIC 与BIC 取值,以便选择最佳滞后期) 特别说明,在选定滞后期后,对于因果关系检验,该方...
格兰杰因果检验(Granger Causality Test)就是检验某(些)变量是否是其他变量的格兰杰原因,其零假设是该变量不是其他变量的格兰杰原因。若零假设为真,意味着没必要把该变量作为VAR模型的内生变量看待。 可以使用vars工具包中的causality()函数进行格兰杰因果检验,语法结构如下: ...
首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题。 然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值,这个是结果直接体现出来的。
格兰杰因果检验的关键是比较两个模型:一个包含了待测变量的历史观测值作为预测变量,另一个只包含已知历史观测值的模型。通过比较两个模型的预测准确度,可以判断待测变量的历史观测值是否对目标变量的预测有额外的信息。 具体而言,格兰杰因果检验的步骤如下: 1.确定待测变量和目标变量; 2.构建自回归模型,选择合适的...
格兰杰因果关系检验又分为单向关系和双向关系两种。单向关系检验的假设是,变量X是变量Y的因果变量,而变量Y不是变量X的因果变量;双向关系检验则假设变量X和变量Y之间存在双向的因果关系。在进行格兰杰因果关系检验时,需要用到时滞因子(lag factor),也就是将自回归模型的残差与不同的滞后期(lag)进行比较,以确定因果关...
格兰杰检验 在宏观计量经济研究中,通常会使用VAR模型研究多个时间经济变量之间的数量关系情况,VAR模型时可分析各计量变量之间的影响关系及影响方差解释情况,那么该影响关系是否具有意义,此时就需要使用格兰杰检验进行研究,通常情况下格兰杰检验与VAR模型一并使用。更多关于VAR模型的构建步骤,可参考下述或SPSSAU提供的VAR模型方...
adf res, trend 如果残差序列通过了平稳性检验,则表明realgdp和realcons之间存在协整关系。这说明在实际GDP和消费者支出之间存在长期稳定的线性关系。 总之,恩格尔-格兰杰检验是一种重要的经济学方法,可用于确定两个变量之间是否存在协整关系。Stata提供了多种工具来帮助用户执行此类检验,例如ADF检验和OLS回归。