一阶单整数据做格兰杰检验问题

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新手求助：两组时间序列数据均为一阶单整数据，且存在协整关系
那我做格兰杰检验时，是用原数据做还是用差分后的数据做啊？


从网上找到一个这样的分析：“1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。 2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。 3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验 A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性 B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式） 4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 ”

看来我现在属于情况4
但是ECM模型是什么啊，我没有学过，而他说的另“一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 ”又是什么，在哪里啊

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关键词：格兰杰检验 格兰杰 单整数 Granger 格兰杰因果检验 格兰杰 网上

根据你找的这个资料，应该是在平稳的水平上进行检验因果关系，如果这个东西对的话

ADF检验后做协整，然后是格兰杰因果检验

实在是看不清 无法选择了,没办法做啊

ECM模型是误差修正模型，他一般作为协整回归模型的补充模型。协整模型度量的是序列之间的长期相关性；ECM模型则是解释序列的短期波动的