格兰杰因果检验（协整检验和格兰杰因果检验）
大家好，关于格兰杰因果检验很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于协整检验和格兰杰因果检验的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！
1怎么看格兰杰因果检验的aicbic
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。
比如第一条：SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066，如果置信度为0.05，那么，0.0066小于0.05，于是，第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。
在各水平上y都是平稳的。因此，可以把原序列y看做一阶单整。
2格兰杰因果关系检验不通过怎么分析
1、首先，格兰杰因果检验的前提是两个变量之间存在因果关系。如果两个变量之间不存在因果关系，那么格兰杰因果检验就无法通过。其次，格兰杰因果检验的结果也受到样本大小和样本选择的影响。
2、eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。
3、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。
4、首先，确认y和x是否平稳；其次，通过单位根检验后，一般常将（x，y）构成一个二元VAR系统，在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。
3格兰杰因果检验一定要通过吗
如果两个变量之间不存在因果关系，那么格兰杰因果检验就无法通过。其次，格兰杰因果检验的结果也受到样本大小和样本选择的影响。如果样本大小太小，那么格兰杰因果检验的结果可能不够准确。
eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。
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。
进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验。
一般不需要。因为VAR 模型是一种非理论性的模型，其系数的经济学意义会有牵强。
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。
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