格兰杰因果检验的目的是什么-格兰杰因果检验和霍斯曼检验

今天来给大家分享一下关于格兰杰因果检验的目的是什么-格兰杰因果检验和霍斯曼检验的问题，以下是对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

格兰杰因果检验名词解释

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”。格兰杰因果检验有时对滞后期长度的选择很敏感。原因可能是被测变量的平稳性或样本大小的长度的影响。不同的滞后期可能导致完全不同的测试结果。因此，一般来说，往往会对不同的滞后期进行检验，以检查模型中的随机干扰项中是否存在与序列相关的滞后期长度来选择滞后期。

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，在只有横截面数据的情况下无法检验变量之间的关系。

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(而且从回归分析方法和f检验的使用可以知道，有些条件被增强了)，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时，一定要检查前提条件，使其尽可能满足。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“听的明，听的暗”。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，而且是统计意义上的“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。

由于假设检验的零假设是没有因果关系，在这个假设下，F统计量服从f分布，所以严格来说，这个检验应该叫做格兰杰非因果检验。
Eviews格兰杰外生性检验的目的前言进行单位根检验，看看变量序列是否稳定，如果稳定就可以建立回归模型等经典计量经济学模型，如果不平稳，如果进行到第I次差分后序列平稳，则遵循I次单一整数(注意趋势、截距的不同) 如果所有检测序列遵循同一阶段的单一匹配，则可以建立VAR模型，进行协同检测(注意延迟选择)，判断模型内部变量之间是否存在协同关系，即是否存在长期均衡关系。 如果有，可以建立VEC模型或进行Granger因果检验，验证变量之间的“谁引起了谁的变化”，即因果关系。 一、平稳性问题1、单位根检验是序列平稳性检验，如果不检验序列平稳性，直接OLS容易导致假回归。

以上就是由优质生活领域创作者 嘉文社百科网小编 整理编辑的，如果觉得有帮助欢迎收藏转发~