格兰杰因果关系检验94285知识讲解
格兰杰因果关系检验
• 格兰杰因果关系检验概述 • 格兰杰因果关系检验的步骤 • 格兰杰因果关系检验的应用 • 格兰杰因果关系检验的局限性
• 格兰杰因果关系检验与其他方法的 比较
• 格兰杰因果关系检验的未来发展
01
格兰杰因果关系检验概述
定义与特点
定义
格兰杰因果关系检验是一种用于检验 两个时间序列变量之间是否存在一种 因果关系的统计方法。
自然科学领域的应用
1 2
气候变化与环境因素
研究气候变化与环境因素之间的因果关系，为环 境保护和可持续发展提供科学依据。
生物种群动态与环境因素
分析生物种群数量变化与环境因素之间的因果关 系，揭示生物种群动态的机制。
3
地之间的因果关系，为地 质灾害防治提供科学依据。
检验方法的改进与优化
非参数检验方法
针对参数检验方法的局限性，可以考虑使用非参数检验方法，如基于秩的检验或核密度 估计方法。
考虑非平稳性
对于非平稳时间序列数据，可以使用差分或协整技术来处理，以更准确地检测格兰杰因 果关系。
考虑其他相关因素
在解释格兰杰因果关系时，应综合考虑其他相关因素，如经济理论、市场环境等，以更 全面地理解因果关系的实际意义。
VS
相同点
格兰杰因果关系检验和其他因果关系检验 方法都是为了确定两个变量之间的因果关 系，为进一步的研究或决策提供依据。
与其他时间序列分析方法的比较
不同点
相同点
格兰杰因果关系检验专注于分析时间序列数 据中的因果关系，而其他时间序列分析方法， 如平稳性检验、季节性分解、趋势分析等， 则是针对时间序列数据的不同特征进行描述 和分析。
国际贸易与汇率
分析国际贸易流量和汇率变动之间的因果关系，揭示国际贸易对汇 率的影响机制。
格兰杰因果关系检验.
格兰杰因果关系检验.格兰杰因果关系检验一、经济变量之间的因果性问题计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。
由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。
假设两个变量，比如国内生产总值GDP 和广义货币供给量M ，各自都有滞后的分量GDP （-1），GDP （-2）…，M （-1），M （-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。
但现在的问题是：究竟是M 引起GDP 的变化，还是GDP 引起M 的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M 引起GDP 的变化，同时GDP 也引起M 的变化。
这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP 是M 的因，还是M 是GDP 的因，或者M 和GDP 互为因果。
因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。
1988年有两位学者Walter N. Thurman 和Mark E. Fisher 用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS ）和鸡的产量（CHICKENS ）的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
格兰杰因果关系检验
• 如果一个p阶自回归模型AR(p)生成的时间序列是 平稳的，则该p阶自回归模型AR(p)是平稳的。反 之，则不是平稳的。
• 在p阶自回归模型(5.4.3)中引入滞后算子L：
LX t X t1, L2 X t X t2 , , Lp X t X t p
2020/4/10
2、应用中需要注意的几个问题 ⑴滞后期长度选择问题 检验结果对于滞后期长度的选择比较敏感，不同的滞后期 得到的检验结果可能不同。一般而言，需要进行不同滞后 期长度下的检验，以得到比较稳健的结果，并根据模型中 随机干扰项不存在序列相关时的滞后期长度来选取滞后期。
2020/4/10
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• ⑵时间序列的平稳性问题
• 结构向量自回归模型(SVAR)
• 结构向量自回归模型中包含了变量间的当期关系。变 量间的当期关系揭示了变量之间的相互影响，实质上 是对向量自回归模型施加了基于经济理论分析的限制 性条件，从而识别变量之间的结构关系。结构向量自 回归模型每个方程左边是内生变量，右边是自身的滞 后和其他内生变量的当期和滞后。
• 理论上格兰杰因果关系检验是针对平稳时间序列的， 但实践上也适用于同阶单整非平稳时间序列。
• ⑶样本容量问题
• 对于两个平稳序列而言，随着样本容量的增大，判断 出存在格兰杰因果关系的概率显著增大。为了提高检 验结果的可靠性，应尽可能使用较大的样本。
• ⑷格兰杰因果关系检验是必要性条件检验，而不是充 分性条件检验
2020/4/10
可见，滞 后4期检验 结果最显 著，说明 格兰杰因 果关系检 验时正确 选择滞后 期非常重 要!
24
17
• 例5.4.3 根据表5.1.1中1980-2013年中国居民实际 总消费支出和实际可支配收入数据进行格兰杰因 果关系检验，验证“消费拉动经济增长，经济增 长增加居民可支配收入，居民可支配收入增加推 动消费增长”的理论观点。
格兰杰因果检验原理
格兰杰因果检验原理嘿，朋友们！今天咱来聊聊格兰杰因果检验原理。
这玩意儿啊，就像是生活中的一种奇妙关系探索器。
你想啊，在生活中，我们常常会琢磨一些事情之间是不是有某种特别的关联。
比如说，你发现每次你一打喷嚏，天就好像要下雨，那打喷嚏和下雨之间是不是有啥因果关系呢？格兰杰因果检验原理就像是个超级侦探，专门来探究这些关系。
它可不是随便看看就下结论的哦！它会仔细分析数据，从各种角度去研究。
比如说，A 事件发生在前，B 事件跟着就来了，那是不是 A 导致了 B 呢？但这可没那么简单，不能光看先后顺序呀，还得看它们之间是不是真的有那种内在的、稳定的联系。
好比说，你每天早上喝杯咖啡，然后就觉得精神特别好。
但到底是喝咖啡让你精神好呢，还是你本来就会精神好，喝咖啡只是个巧合呢？格兰杰因果检验原理就会去深入挖掘这些细节，试图找出真正的答案。
它就像是个严谨的裁判，不会轻易被表面现象迷惑。
它要的是确凿的证据，要确定这个因果关系是真的存在，而不是我们自己想象出来的。
再打个比方，你觉得自己每次穿红色衣服出门就会遇到好事，这真的是因为穿红色衣服导致的吗？也许只是巧合呢？格兰杰因果检验原理会帮你搞清楚这到底是怎么回事。
这原理在很多领域都大有用处呢！经济学里可以用它来看看不同经济变量之间的关系，医学里可以用它来研究某种治疗方法和康复效果之间有没有因果联系。
你说这格兰杰因果检验原理是不是特别神奇？它就像一把钥匙，能打开我们对事物之间关系认知的大门。
让我们能更准确地理解这个世界，知道什么是真正的因果，而不是被一些虚假的关联所误导。
总之，格兰杰因果检验原理是个非常有价值的工具，能帮助我们在复杂的世界中找到真正的因果关系。
它让我们不再盲目地相信一些表面的联系，而是用科学的方法去分析、去验证。
所以啊，大家可别小瞧了它哟！原创不易，请尊重原创，谢谢!。
格兰杰因果关系
格兰杰因果关系引言格兰杰因果关系是一种常见的分析工具，被广泛用于判断事件间的因果关系。
通过分析事件的时间顺序、相关性和可能的因果链，我们可以更好地理解事件之间的关联性，提供科学的解释和预测。
本文将重点介绍格兰杰因果关系的定义、应用领域和实用方法。
定义格兰杰因果关系，又称格兰杰因果推断，是一种基于统计推断的因果分析方法。
它利用时间序列数据，通过观察事件的时间顺序和相关性来揭示因果关系，特别适用于研究动态系统中的因果机制。
应用领域格兰杰因果关系可应用于各个领域，包括经济学、社会学、生物学等。
在经济学领域，格兰杰因果关系可以帮助我们理解经济变量之间的关系，如GDP与就业率、通货膨胀率等。
在社会学领域，格兰杰因果关系可以帮助我们理解社会现象之间的关联，如教育水平与收入水平的关系。
在生物学领域，格兰杰因果关系可以帮助我们理解生物系统中的因果机制，如基因与表型的关系。
实用方法格兰杰因果关系的分析方法一般包括以下几个步骤：1. 收集时间序列数据：首先，我们需要收集相关的时间序列数据。
这些数据应包括我们感兴趣的事件或变量的观测值，以及它们在时间上的顺序。
2. 数据预处理：在进行因果关系分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这包括去除异常值、平滑数据、填补缺失值等。
3. 格兰杰因果关系检验：一旦我们获得了预处理的时间序列数据，我们可以使用格兰杰因果关系检验方法来判断事件间的因果关系。
常用的格兰杰因果关系检验方法包括格兰杰因果因子检验和格兰杰因果因子统计量检验。
4. 解释结果：根据格兰杰因果关系的检验结果，我们可以解释事件之间的因果关系。
如果检验结果表明事件A对事件B有因果影响，我们可以得出结论说事件A导致了事件B的发生。
案例分析为了更好地理解格兰杰因果关系的应用，我们以一个具体的案例来说明。
假设我们想研究股票价格和全球经济指标之间的因果关系。
我们首先收集一段时间内的股票价格和全球经济指标的时间序列数据。
然后，我们对数据进行预处理，包括去除异常值和平滑数据。
格兰杰因果检验解读
格兰杰因果关系检验一、经济变量之间的因果性问题计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。
由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。
假设两个变量，比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M，各自都有滞后的分量GDP（-1），GDP（-2）…，M（-1），M（-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。
但现在的问题是：究竟是M引起GDP的变化，还是GDP引起M的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M引起GDP的变化，同时GDP也引起M的变化。
这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP是M的因，还是M是GDP的因，或者M和GDP互为因果。
因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。
1988年有两位学者Walter N. Thurman和Mark E. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS）和鸡的产量（CHICKENS）的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
格兰杰因果关系检验课件
如果股票价格变动是成交量变动的格兰杰原因，那么在投资决策中应更加关注股票价格的变动，以便更 好地预测市场走势。
实例二
01
总结词
经济增长和通货膨胀之间存在格兰杰因果关系，即经济增长是通货膨胀
变动的格兰杰原因。
02 03
详细描述
经济增长通常会导致需求增加和物价上涨，进而导致通货膨胀。通过格 兰杰因果关系检验，可以确定经济增长是否是通货膨胀变动的先决条件 。
根据需要选择滞后阶数 和模型类型，并查看输 出结果。
根据输出结果判断是否 存在格兰杰因果关系。
Eviews软件操作
打开Eviews软件，并导 入数据。
01
在方程对象窗口中输入 因变量和自变量，并选 择“Granger causality
test”。
03
根据输出结果判断是否 存在格兰杰因果关系。
05
格兰杰因果关系检验的未来发
06
展
算法优化
算法效率提升
通过改进算法和优化计算过程，减少计 算时间和资源消耗，提高格兰杰因果关 系检验的效率。
VS
算法可解释性增强
研究更直观、易于理解的方法，以便Leabharlann 好 地解释格兰杰因果关系检验的结果。
应用拓展
领域拓展
将格兰杰因果关系检验应用到更多领域，如金融、生物医学、环境科学等，以满足不同 领域的数据分析需求。
鉴。
谢谢聆听
复杂数据类型处理
研究如何处理非线性、非平稳、高维度等复杂数据类型，以拓展格兰杰因果关系检验的 应用范围。
跨学科融合
统计学与其他学科的融合
将格兰杰因果关系检验与相关学科的理论和 方法进行融合，以推动该领域的发展和创新 。
跨学科应用案例研究
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。
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estat ic (显示AIC与BIC取值,以确定最佳滞后期)
reg y L.y L.x L2.y L2.x (滞后2期)
estat ic
……
检 验 H 0 :1 2 L k 0 5
test L.x=L2.x=…=0
Granger因果关系检验在STATA中的操作
方法2： var y x1 x2 [, lag(1,2,3,…)] (做向量自回归VAR) vargranger （VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统
中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型）
滞后期长度的选择： varsoc y x1 x2 (所有的内生变量)
也可以在主菜单栏直接点击
6
格兰杰因果关系检验
许多经济变量有着相互的影响关系
GDP
消费
问题：当两个变量在时间上有先导——滞后关系 时，能否从统计上考察这种关系是单向的还是双 向的？
即:主要是一个变量过去的行为在影响另一个变
量的当前行为呢？还是双方的过去行为在相互影
响着对方的当前行为？
1
格兰杰因果关系检验（Granger test of causality）
对两变量Y与X，格兰杰因果关系检验要求估计:
k
k
Yt 1 iYti iXtiu1t
i1
i1
kt
i1
i1
可能存在有四种检验结果：
(*) (**)
（1）X对Y有单向影响，表现为(*)式X各滞后项前的参 数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体为零；
（2）Y对X有单向影响，表现为(**)式Y各滞后项前的参 数整体不为零，而X各滞后项前的参数整体为零；
分别做包含与不包含X滞后项的回归，记前者与后者的
残差平方和分别为RSSU、RSSR；再计算F统计量：
F(RSRSRSUS)/m
RSUS/(nk)
3
k为无约束回归模型的待估参数的个数。
如果: F>F(m,n-k) ，则拒绝原假设，认为X 是Y的格兰杰原因。 注意：
格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择 有时很敏感。不同的滞后期可能会得到完全不 同的检验结果。
2
（3）Y与X间存在双向影响，表现为(*)和(**)式中Y与X 各滞后项前的参数整体均不为零；
（4）Y与X间不存在影响，表现为(*)和(**)式中Y与X各 滞后项前的参数整体均为零。
格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。如:
针对
k
k
Yt 1 Y i ti X i tiu1t
i1
i1
中X滞后项前的参数整体为零的假设(X不是Y的格兰杰原因)
因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的 检验，以检验模型中随机误差项不存在序列相 关的滞后期长度来选取滞后期。
4
Granger因果关系检验在STATA中的操作
k
k
Yt 1 Y i ti X i tiu1t
i1
i1
方法1：
检验X是否为Y 的Granger原因
reg y L.y L.x (滞后1期)