恳请大家帮我做一下格兰杰检验

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我是eviews新手，对于这个操作很不了解，现在需要对两组数据进行因果分析，实在不太会，请大家帮帮忙吧。最好有详细的操作步骤与解释。非常感谢啊！刚才数据没弄好，现在数据贴在附件里。

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关键词：格兰杰检验 格兰杰 EVIEWS Views Eview 检验 格兰杰

1# kungin 10个数据做格兰杰检验？而且一个自变量，一个因变量，直接F检验就行了

F检验可以出来两者之间的因果关系么？请指教。 2# Zuros

3# kungin GRANGER CAUSALITY TEST其实是个很烂的检验，其理论是如果A不是B统计上的因，则A的滞后项的估计出的系数不会显著异于0（回归中包含B的滞后项)。这样一来要实现它，方法就多了，大样本下，可以用LM TEST, WALD TEST, LR TEST，小样本下可用 F TEST，而且F TEST还可以用两种方法，普通方法是原假设——A的系数为0，对于只有一个自变量而言，就是个T TEST，第二种方法就是你先RUN 一下无限制下的模型，再RUN一下有限制下的回归（对于本例而言，就是将Y对常数做回归，不把E放在回归里），则F值为 限制式下的残差值减去非限制式下的残差值，除以自由度1(如果滞后一项的话），这是分子；分母为非限制式下的残差值除以自由度

4# Zuros 非常感谢~！

5# kungin 不过在用EVIEWS做这个检验时，实际上它理论上的考虑是E的滞后变量会不会对Y有解释作用，而且EVIEWS里就直接由格兰杰检验的选项，你点个鼠标就OK了

5# kungin 对于本例而言，由于样本量太小，你就选用滞后一期即可，如果不用傻瓜式的格兰杰检验而是老老实实RUN两次回归的话，EVIEWS告诉你Y和E互不为GRANGER的因

7# Zuros 谢谢你啊，作为新手，能够得到您的帮助真是非常感激！

今天在回答另一个人的问题时，忽然发现虽然昨天给你说的格兰杰检验的理论是对的，可是我自己RUN模型是脑残的把差分项错看成滞后项拿了进来，所以我重新跑了次检验，结论依旧没变，也是滞后一期RUN的。结果如下，序列1是Y，虚列2代表E

Pairwise Granger Causality Tests                       
Date: 01/31/11   Time: 02:22                       
Sample: 1999 2008                       
Lags: 1                       
                       
Null Hypothesis:        Obs        F-Statistic        Prob.
                       
SER02 does not Granger Cause SER01         9         0.86977        0.3870
SER01 does not Granger Cause SER02                 0.17323        0.6917
实在是抱歉，当时觉得很简单，大意了。

9# Zuros 谢谢你，你真是一个认真负责的人。昨天在和同学讨论这个问题时也有疑惑，还想再请教你呢，结果您先告诉我正解了。非常感激