今天和大家分享一些关于格兰杰检验的问题(大家怎么看待格兰杰检验结果)。以下是边肖对这个问题的总结。让我们看一看。
一、格兰杰检验后，一个变量是另一个变量的格兰杰原因能说明什么？
解释残差平方和曲线拟合。例如:
如果A是B的格兰杰原因，说明A的变化是B变化的原因之一，我们可以说明A对B的影响一定程度上是正面的。
但是，这并不意味着A随B变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是建立在大量统计数据的基础上的。所以只能说，在相对长期积累的情况下，A的变化会导致b的变化。
曲线拟合:贝塞尔曲线与路径之间转换的误差。数值越大，误差越大；值越小，越准确。
扩展数据:
格兰杰因果问题
1.首先，格兰杰因果关系检验是一个统计时间序列，不代表有因果关系。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要稳定。如果单位根检验发现两个变量不稳定，就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。因为变量不稳定，所以需要协整。所以，首先，取变量的导数。
4.长期均衡不代表分析结束，但短期波动也要考虑，还要做误差修正检验。
协整问题
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，但X的前期变化可以有效解释Y的变化，所以被称为“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，非平稳序列的因果关系检验是协整检验。
3.平稳性测试有三个功能:
(1)检验平稳性，如果平稳性稳定，则进行格兰杰检验；如果是非平稳的，做协同阳性试验。
(2)协整检验中各序列的酉序。
(3)判断时间学习栏的数据生成过程。
二。什么是格兰杰因果检验
格兰杰因果检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量的序列，一个变量的前期信息是否会影响另一个变量的当期。格兰杰定理表明，存在协整关系的变量至少在一个方向上存在格兰杰因果关系。用eviews做也很方便。简单来说，第一，单位根检验——协整检验——格兰杰因果检验。找eviews的书，慢慢学。当然，我也可以教你 三、格兰杰因果检验(格兰杰因果关系检验)上述因果关系的最后一种表达方式接近于我们最常用的格兰杰因果关系检验。在统计学上，预测误差通常用残差的平方和表示，所以往往用X和Y建立回归方程，用假设检验(f检验)检验Y的系数是否为零。
可以看出，我们使用的格兰杰因果关系检验已经远远偏离了它最初的定义，很多条件被降低了(而且从回归分析和f检验的使用中可以知道，有些条件也被增强了)，这很可能导致虚假的因果关系。所以在使用这种方法的时候，一定要检查前提条件，尽可能让它们满足。另外，统计方法也不是万能的，判断一个对象往往需要多角度的观察。俗话说“听的全是光明，听的部分是黑暗”。诚然，真理永远只有一个，但也要看科学的探索方法。
四。格兰杰因果关系检验术语解释
经济学家们发展了一种试图分析变量间格兰杰因果关系的方法，即格兰杰因果检验。该检验方法由2003年诺贝尔经济学奖获得者克莱夫·格兰杰(clive granger)首创，用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。他将格兰杰因果关系定义为“依赖于过去某个时间点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有时对滞后期长度的选择很敏感。原因可能是被测变量的稳定性，也可能是样本量的长度。不同的滞后期可能导致完全不同的测试结果。所以一般来说，往往会检验不同的滞后时间长度，这样就可以通过检验模型中随机干扰项没有序列相关性来选择滞后时间。
格兰杰检验的特点决定了它只能应用于时间序列数据模型的检验，而不能在只有横截面数据的情况下检验变量之间的关系。
可以看出，我们所使用的格兰杰因果关系检验已经远远偏离了它最初的定义，很多条件被降低了(而且从回归分析和f检验的使用中可以知道，有些条件也被增强了)，这很可能导致虚假的格兰杰因果关系。所以在使用这种方法的时候，一定要检查前提条件，尽可能让它们满足。另外，统计方法也不是万能的，判断一个对象往往需要多角度的观察。俗话说“听的全是光明，听的部分是黑暗”。诚然，真理永远只有一个，但也要看科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计学意义上的“格兰杰因果关系”，不是真正的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的依据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也不妨碍其参考价值。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，在经济预测中还是可以起到一些作用的。
因为假设检验的零假设是不存在因果关系，在这种情况下F统计量服从F分布，所以严格来说这个检验应该叫格兰杰非因果检验。这就是格兰杰检验及相关问题的答案。希望格兰杰检验的问题(格兰杰检验有什么看法)对你有用！本文地址：[https://www.chuanchengzhongyi.com/kepu/b470d98a7c161fff.html]
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