格兰杰因果检验具体过程
格兰杰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。
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（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干 条件），这很可能会导致虚假的格兰杰因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需 要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中，统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起一些作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验
第一步：选定两序列,以group打开（点右键,选open as group)得弹出窗如图： 第二步：选菜单view,点选最后一项granger causalty test.得弹出窗,输入阶数,一般2或3即可,点OK,得结果。 经济学家开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法，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格兰杰因果关系。他给格兰杰因果关系的定义为“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。”
格兰杰因果检验不通过怎么办
格兰杰因果检验不通过，说明样本数据不支持这两个变量之间存在因果关系的假设。针对这种情况，可以考虑以下几个方面：1、检查样本数据的质量和完整性：确保样本数据的收集过程中没有产生系统性偏差或遗漏，数据的有效性和真实性能够满足分析的要求。2、重新选择或增加变量：格兰杰因果检验是一种双变量检验方法，如果两个变量之间不存在因果关系，则可以考虑增加其他变量或选择其他相关变量进行分析。3、使用其他检验方法：格兰杰因果检验并不是检验因果关系的唯一方法，可以考虑使用其他更为适合的因果关系检验方法，如回归分析、结构方程模型等。
那进行完格兰杰检验之后，一个变量是另一个变量的格兰杰原因，能说明什么？
说明残差平方和曲线拟合。比如：如果A是B的granger原因，说明A的变化是B变化的原因之一。我们可以解释，A对B的影响在一定程度上是积极的。然而，这并不意味着A随着B的变化而变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据。所以只能说在一个相对长期累积的情况下，A的变化会导致B的变化。曲线拟合：贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大，误差越大；值越小，越精确。扩展资料：格兰杰因果关系问题1．首先格兰杰因果关系检验是一种统计时间顺序，并不意味着存在因果关系，是否存在因果关系需要根据理论、经验和模型来确定。2．其次格兰杰因果检验的变量应该是稳定的。如果单位根检验发现两个变量不稳定，则不能直接进行格兰杰因果检验。3．协整结果仅表明变量之间存在长期均衡关系。由于变量不稳定，需要协整。因此，首先对变量求导。4．长期均衡并不意味着分析结束，还应考虑短期波动，做误差修正检验。协整的问题1．格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提。因果关系不是我们通常理解的因果关系，而是早期x的变化可以有效地解释y的变化，因此被称为“格兰杰原因”。2．伪回归很可能出现在非平稳序列中。协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此，非平稳序列的因果检验是协整检验。3．平稳性检验有三个功能：（1）检查平稳性，若平稳性为平稳，则进行格兰杰检验；如果是非平稳的，做协同阳性试验。（2）协整检验中各序列应使用的酉阶。（3）判断时间学习列的数据生成过程。
