散文精选网什么是格兰杰因果关系检验?简答题？
在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
延伸阅读
格兰杰因果关系的介绍？
格兰杰（Granger）于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系（格兰杰因果关系），后经西蒙斯（1972 ,1980）的发展，格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用，尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果关系还存在很大的争议。
简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻除Y意外的所有信息，这一时刻X的概率分布情况”，来判断Y对X是否存在因果关系。
（在发展和简化版本中：“所有信息”这个理论上的过强条件被减弱，比较概率分布这个困难的操作也被减弱）它的主要使用方式在于以此定义进行假设检验，从而判断X与Y是否存在因果关系。
eviews加入虚拟变量后如何做格兰杰因果检验？
格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。
格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。
用eviews做也很方便，简单来说，先单位根检验——协整检验——格兰杰因果关系检验。找eviews的书慢慢学，当然我也可以教你
格兰杰检验的目的？
目的：
用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。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”。
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。
什么是向量自回归模型啊?VAR模型？
VAR，也即Vector autoregression model，中文名字叫做向量自回归模型。简单来说，就是用模型刻画向量之间的数量关系。这就引出了VAR的适用前提：①能进行回归，自然要求数据平稳，否则会发生伪回归；②回归在向量之间发生，向量之间自然需要存在一定的关系（统计意义上的因果关系），那么就要求通过格兰杰因果检验。而格兰杰因果检验的前提要求数据平稳，因此要先进行平稳性检验。
所以
仅仅从VAR的定义来看，就可以确定的是，要先进行平稳性检验，数据平稳（不平稳进行差分）再进行格兰杰因果检验。
当然，格兰杰因果检验同时要求判断滞后阶数，滞后阶数的判断就比较见仁见智了，有些做法甚至直接做出初始的VAR进行判断（如果事先认为因果检验是成立的，这样做也未尝不可）。
那么做出来的VAR模型是不是就好了呢？也不全是。因为在时间序列模型中，存在协整这样一个调整长期均衡关系的概念，转换到VAR中来，
如果数据本身不平稳，但却又是同阶单整
，那么
通过建立误差修正模型（ECM），就可以使得模型包含长期均衡的信息，从而完善模型
。只不过ECM在VAR中改名换姓，改叫向量误差修正模型（VEC）了。
模型的构造已经基本完成，简单总结一下就是：
首先进行平稳性检验。如果平稳，则进行格兰杰因果检验；如果不平稳，差分后平稳，则对差分数据进行格兰杰因果检验，同时为了完善模型，如果数据是同阶单整的，则进行协整检验（此时协整和格兰杰互不影响，因此可以互换顺序）。
在模型构建完成之后
，如何评判模型的优劣呢？
用AR根对VAR模型的平稳性进行判断
，这也就是模型的最后一步。
