格兰杰因果关系检验的步骤
格兰杰因果关系检验
格兰杰因果关系检验因果关系的判断：因果关系的判断分成两类：一类是没有介入因素的情况，另一类是有介入因素的判断。
1. 没干预因素的推论步骤(1)第一步——判断因果关系的前提：行为人的行为给法益制造、升高了法所不允许风险。
(2)第二步——危害结果就是表明出现的结果。
刑法中因果关系中的实害结果，就是指现实出现的结果，不包含假设的结果。
假设的结果与犯罪行为之间的因果关系被称作假设(假设)的因果关系，这种因果关系不是表明的因果关系，不被接纳。
(3)第三步——危害结果是规范保护范围内的结果。
每一个罪名、罪状规范都在保护一种法益，防止一种实害结果。
(4)第四步——危害结果就是行为人统辖范围内的结果。
因果关系探讨的就是还结果，就是行为人统辖内的结果，即为行为人自己存有责任和义务避免出现的结果。
如果避免结果的出现就是他人的统辖范围，则该结果无法免责于行为人。
2. 有介入因素的判断步骤：两步走不异常：引起关系先前犯罪行为与结果存有因果关系介入因素导致(阻断关系)干预因素与否异常先前行为导致异常：单一制关系谁的危害引致结果二者共同导致(叠加关系)3. 干预因素的种类(1)自然时间(2)被害人的特定体质先前行为引发被害人疾病发作，死亡结果与先前行为有因果关系。
先前犯罪行为没引起被害人疾病发作，丧生结果与先前犯罪行为没因果关系。
(3)被害人自身的行为(4)第三人的犯罪行为(5)阻断救助的行为在救助犯罪行为具备救活的可能性时，丧生结果归属于切断救助的犯罪行为，而不归属于先前犯罪行为。
无法查明的案件一、行为人就是一个人(一)一个人实施一个行为这一犯罪行为可能将形成重罪，可能将形成刑事犯罪，可能将不构成犯罪，无法查明到底就是哪种事实。
对此根据难以确定时有助于被告原则，挑选有助于被告的事实予以判定。
(二)一个人实施两个行为二、行为人就是两个人(一)两个人构成共同犯罪根据“部分实行，全部负责管理”原则，无法查明，二人均与结果存有因果关系。
bootstrap滚动格兰杰因果检验法
bootstrap滚动格兰杰因果检验法Bootstrap滚动格兰杰因果检验法又称滚动时间序列检验法，是一种基于偏相关系数的序列检验方法，适用于寻找时间序列之间的因果关系。
该方法通过对时间序列进行滚动，并对每一个时期的数据进行偏相关和t检验，以求得因果关系的显著性。
具体步骤如下：第一步，确定要进行因果检验的时间序列，这些序列需要在时间上有明确的先后关系，通常包括一个自变量序列（即潜在的“因素”序列）和一个因变量序列（即需要被检验影响的“响应”序列）。
第二步，将数据样本分成若干个时间段，对于每个时间段都进行滚动，即将时间点从头到尾依次滑动一个固定的步长，比如每隔一年或一个季度。
这样就得到了许多子样本，每个子样本包括一段时间序列中的数据和其对应的偏相关系数和t值。
第三步，对每个子样本进行偏相关和t检验。
通过偏相关分析确定两个序列是否存在“短期因果”的显著性，再通过t检验确定这种因果关系是否统计显著。
第四步，将所得到的偏相关和t值合并起来，得出整个时间序列的检验结果，并检验是否达到了所设定的显著性水平。
如果整个时间序列中的偏相关和t值表明潜在的“因素”序列对“响应”序列的影响是显著的，则可得出这两个序列之间的因果关系。
需要注意的是，在使用Bootstrap滚动格兰杰因果检验法时，还需要考虑时间序列中的一些其他因素，如趋势、季节性等。
比如，如果时间序列中存在明显的季节性因素，那么就需要先进行季节性调整，否则可能得出的结论不能代表真实情况。
总的来说，Bootstrap滚动格兰杰因果检验法是一种能够很好应对某些复杂数据序列的检验方法，能够帮助研究人员找到序列之间的因果关系，从而更好地理解数据的本质。
格兰杰因果检验f统计量
格兰杰因果检验F统计量1. 引言格兰杰因果检验（Granger causality test）是一种经济学中常用的时间序列分析方法，用于判断一个时间序列是否能够预测另一个时间序列的变化。
该方法基于因果关系的概念，通过比较两个时间序列的预测误差方差来判断它们之间是否存在因果关系。
F统计量是格兰杰因果检验中常用的统计量，用于进行假设检验。
本文将详细介绍格兰杰因果检验和F统计量的原理、应用场景和步骤，并结合实例进行说明。
2. 格兰杰因果检验原理格兰杰因果检验的核心思想是通过比较两个时间序列模型在包含和不包含另一个时间序列变量时的预测误差方差来判断它们之间是否存在因果关系。
具体而言，假设我们有两个时间序列变量X和Y，我们可以建立以下两个模型：•模型1：只包含自变量X•模型2：同时包含自变量X和另一个变量Y然后，我们比较模型1和模型2的预测误差方差，如果模型2的预测误差方差较小，则可以认为X对Y具有因果关系。
格兰杰因果检验的核心统计量是F统计量，它是模型2的预测误差方差和模型1的预测误差方差之比。
F统计量的计算公式如下：F=(RSS1−RSS2)/p RSS2/(n−p−1)其中，RSS1是模型1的残差平方和，RSS2是模型2的残差平方和，p是模型2中包含的自变量个数，n是样本容量。
3. 应用场景格兰杰因果检验常用于经济学、金融学等领域，用于研究不同变量之间是否存在因果关系。
以下是一些常见的应用场景：3.1 经济学研究在经济学研究中，格兰杰因果检验可以用于分析不同经济指标之间是否存在因果关系。
例如，我们可以使用格兰杰因果检验来判断国内生产总值（GDP）是否能够预测消费水平。
3.2 金融学研究在金融学研究中，格兰杰因果检验可以用于分析不同金融市场之间是否存在因果关系。
例如，我们可以使用格兰杰因果检验来判断股票市场的波动是否能够预测货币市场的波动。
3.3 自然科学研究除了经济学和金融学，格兰杰因果检验还可以应用于自然科学领域。
格兰杰因果关系检验的步骤
格兰杰因果关系检验的步骤（1)将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y 的滞后项yt—1，yt-2,…，yt-q及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。
然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。
（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x,这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
（3)零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。
（4)为了检验此假设，用F检验，即：它遵循自由度为q和（n-k）的F分布。
在这里，n是样本容量，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。
（5）如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界值Fα，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。
（6）同样,为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤(1)～（5）。
首先将选定指标（xxx,xxx)对上证指数收益率及标志性股票收益率进行格兰杰因果检验，确定指标与收益率之间是否有因果关系,并以此作为筛选指标的标准。
为了排除其他其他有效变量对残差的影响，将股票收益率预测的几个常用指标(波动率，var，市净率,巴拉巴拉）加入通过格兰杰因果检验的市场情绪指标，一并进行主成分分析(选择主成分分析的原因是这些常用市场预测指标与市场情绪有符合常识的相关性),并选出解释度高的主成分，推算出关于选定指标的回归方程。
即为情绪指标的预测模型。
将预测模型对一千天的数据进行回顾测试,用方差分析检验二者之间是否存在显著差异；再选择市场情绪发生重大波动的特殊时段进行测试，方差分析检验二者是否存在显著差异。
若存在显著差异，考虑滞后影响和变量形态(比如变量的平方），进一步调整模型,直到得到满意的结果（比如置信度99。
99%）。
var格兰杰因果关系检验
var格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验（Granger causality test）是一种经济计量学中常用的统计方法，用于判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
本文将对格兰杰因果关系检验的原理、步骤和实际应用进行详细解析。
一、原理格兰杰因果关系检验是基于向量自回归模型（Vector Autoregressive, VAR）的思想发展而来的。
VAR模型用于描述多个时间序列之间的动态关系，其中涉及到滞后阶数（Lag Order）的选择和残差截断的问题。
而格兰杰因果关系检验则通过比较两个VAR模型的残差的方差来判断两个时间序列之间的因果关系。
二、步骤1. 数据准备：收集两个时间序列的观测数据，并确保两个序列具有相同的时间粒度和起始时间。
2. 建立VAR模型：使用计量经济学软件（如EViews、Stata等）建立两个时间序列的VAR模型。
在建模过程中，需要选择合适的滞后阶数和包含的控制变量。
3. 检验格兰杰因果关系：首先，检验VAR模型的残差是否满足正态性和独立同分布的假设。
如果残差不满足这些假设，则需进行适当的转换或修正。
然后，比较两个VAR模型的残差方差，通过统计检验确定是否存在因果关系。
4. 排除外生因素：如果检验结果表明存在因果关系，但在实际应用中无法解释或存在外生因素的干扰，则需要进行进一步的分析和调整。
三、实际应用格兰杰因果关系检验在实际应用中具有广泛的用途，以下列举几个常见的应用场景：1. 宏观经济研究：用于分析经济指标之间的因果关系，如GDP与消费、投资、进出口等之间的关系。
2. 金融市场预测：用于判断某个金融资产价格变动的因果关系，如利率、股票价格、汇率等之间的关系。
3. 商业决策分析：用于评估市场因素对产品销量的影响，如广告投入、竞争对手销售额等与产品销量之间的关系。
4. 自然灾害预测：用于分析自然灾害事件与其他气象因素之间的因果关系，如降雨量、地震活动等之间的关系。
格兰杰因果关系检验的优势是在不需要知道因果关系的具体方向的前提下，能够判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
格兰杰因果检验步骤
格兰杰因果检验步骤引言：格兰杰因果检验是一种常用的统计方法，用于确定两个变量之间是否存在因果关系。
本文将介绍格兰杰因果检验的步骤和应用。
一、确定研究模型在进行格兰杰因果检验之前，首先需要确定研究模型。
研究模型是描述研究变量之间关系的理论框架，可以基于已有理论或实证研究构建。
二、收集数据收集数据是进行格兰杰因果检验的重要步骤。
数据可以通过实地调查、问卷调查、实验等方式获得。
收集的数据应涵盖研究模型中的所有变量，并确保数据的可靠性和有效性。
三、数据预处理在进行格兰杰因果检验之前，需要对收集到的数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和可靠性，减少误差的影响。
四、计算格兰杰因果检验统计量格兰杰因果检验的核心是计算格兰杰因果检验统计量。
格兰杰因果检验统计量可以通过计算变量之间的相关系数得到。
相关系数衡量了两个变量之间的线性关系强度，可以用来判断是否存在因果关系。
五、设定显著性水平在进行格兰杰因果检验之前，需要设定显著性水平。
显著性水平是判断研究结果是否具有统计学意义的标准。
通常，显著性水平设定为0.05或0.01。
六、进行格兰杰因果检验在设定显著性水平之后，可以进行格兰杰因果检验。
格兰杰因果检验以零假设和备择假设为基础。
零假设认为两个变量之间不存在因果关系，备择假设认为存在因果关系。
七、计算P值进行格兰杰因果检验后，可以得到一个P值。
P值是判断研究结果是否显著的指标。
如果P值小于设定的显著性水平，就可以拒绝零假设，认为存在因果关系；如果P值大于设定的显著性水平，就接受零假设，认为不存在因果关系。
八、解释研究结果根据计算得到的P值，可以解释研究结果。
如果P值小于设定的显著性水平，可以得出结论：存在因果关系。
如果P值大于设定的显著性水平，可以得出结论：不存在因果关系。
九、结果的解释和讨论在解释研究结果时，需要结合研究背景和理论知识进行综合分析。
分析结果时应注意避免歧义和错误信息的产生，确保结果的准确性和严谨性。
格兰杰因果检验步骤
格兰杰因果检验步骤格兰杰因果检验是一种用于判断两个二分类变量之间是否存在因果关系的统计方法。
它可以帮助我们确定一个变量是否能够预测另一个变量的状态，并且排除其他变量的干扰。
下面将介绍格兰杰因果检验的步骤。
1. 确定研究问题和变量在进行格兰杰因果检验之前，首先需要明确研究问题和要分析的变量。
例如，我们想要研究某种药物对于治疗某种疾病的效果，那么药物的使用与疾病的发展就是我们要分析的两个变量。
2. 收集数据接下来，我们需要收集关于这两个变量的数据。
数据可以通过实验、调查或观察等方式获得。
确保数据的收集过程严谨可靠，以保证后续的分析结果的可靠性。
3. 构建列联表格兰杰因果检验需要基于二分类变量的列联表进行计算。
列联表是一种将两个变量的不同取值组合成的表格，用于描述两个变量之间的关系。
表格的行表示一个变量的不同取值，列表示另一个变量的不同取值，交叉点则表示两个变量同时取某个值的频数。
4. 计算列联表的卡方值格兰杰因果检验使用卡方检验来判断两个变量之间是否存在因果关系。
卡方值是通过计算观察频数与期望频数之间的差异而得到的。
观察频数是指在实际数据中两个变量同时取某个值的频数，而期望频数是指在假设没有因果关系的情况下，两个变量同时取某个值的频数。
5. 计算自由度和临界值计算完卡方值后，需要根据列联表的自由度和显著性水平来确定临界值。
自由度是指列联表中独立的自由变量的个数。
临界值是在给定显著性水平下，用于判断卡方值是否显著的参考值。
6. 比较卡方值和临界值将计算得到的卡方值与临界值进行比较。
如果卡方值大于临界值，则可以得出结论：两个变量之间存在因果关系。
反之，如果卡方值小于临界值，则不能得出因果关系的结论。
7. 解释结果根据比较的结果来解释两个变量之间的关系。
如果卡方值大于临界值，说明药物的使用与疾病的发展之间存在因果关系。
如果卡方值小于临界值，则说明药物的使用与疾病的发展之间不存在因果关系。
同时，还可以进一步分析其他变量对于药物治疗效果的影响，以获得更全面的结论。
时间序列的平稳非平稳协整格兰杰因果关系
时间序列的平稳、非平稳、协整、格兰杰因果关系步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。
若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。
如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
1.单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
常用的ADF检验包括三个模型方程。
在李子奈的《高级计量经济学》上有该方法的全部步骤，即从含趋势项、截距项的方程开始，若接受原假设，则对模型中的趋势项参数进行t 检验，若接受则进行对只含截距项的方程进行检验，若接受，则对一阶滞后项的系数参数进行t检验，若接受，则进行差分后再ADF检验；若拒绝，则序列为平稳序列。
2.当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3.当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验：(1)EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性；(2)JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）。
4.当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别。
5.格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
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格兰杰因果关系检验的步骤
（1）将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y 的滞后项yt-1，yt-2，…，yt-q及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。
然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。
（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
（3）零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。
（4）为了检验此假设，用F检验，即：
它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。
在这里，n是样本容量，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。
（5）如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界值Fα，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。
（6）同样，为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤（1）～（5）。
首先将选定指标（xxx，xxx）对上证指数收益率及标志性股票收益率进行格兰杰因果检验，确定指标与收益率之间是否有因果关系，并以此作为筛选指标的标准。
为了排除其他其他有效变量对残差的影响，将股票收益率预测的几个常用指标（波动率，var，市净率，巴拉巴拉）加入通过格兰杰因果检验的市场情绪指标，一并进行主成分分析（选择主成分分析的原因是这些常用市场预测指标与市场情绪有符合常识的相关性），并选出解释度高的主成分，推算出关于选定指标的回归方程。
即为情绪指标的预测模型。
将预测模型对一千天的数据进行回顾测试，用方差分析检验二者之间是否存在显著差异；再选择市场情绪发生重大波动的特殊时段进行测试，方差分析检验二者是否存在显著差异。
若存在显著差异，考虑滞后影响和变量形态（比如变量的平方），进一步调整模型，直到得到满意的结果（比如置信度99.99%）
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