关于Granger causality的疑惑

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两个平稳的变量Y和X （1）Y做被解释变，X做解释变量，如果回归后X系数显著，说明他们之间存在长期的稳定的关系。
（2）对X，Y做因果检验。
                                     Granger causality是如果x的滞后项对y的预测有显著影响，x为y的格兰杰原因。
如果第一步系数显著，而第二步检验他们互相之间没有因果关系，如何解释。是否说明格兰杰检验只是了检验短期关系

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关键词：Causality Granger Causal Grange range 格兰杰 如何 影响

两个变量平稳的变量Y和X （1）Y做被解释变，X做解释变量，如果回归后X系数显著，说明他们之间存在长期的稳定的关系。

如果两个变量均平稳，然后做回归，这不是体现长期稳定关系吧

若两个变量均为I（1），且协整，那么这样才是存在长期均衡关系

若两个变量协整，那么肯定存在因果关系（至少一个方向），此时可以再用格兰杰因果检验来判断是单向（谁对谁），或者存在双向

ywh19860616 发表于 2011-10-25 15:11
若两个变量协整，那么肯定存在因果关系（至少一个方向），此时可以再用格兰杰因果检验来判断是单向（谁对谁 ...

因为变量的平稳的，所以不存在协整不协整的问题，因为协整是根据不平稳数据提出的。协整说长期稳定的关系话，表示同阶单整回归后，其残差是平稳的。两个平稳的变量回归后，应该也是表示长期稳定关系吧，协整只是怕不稳定序列发生伪回归

luc1988 发表于 2011-10-25 15:56
关键我的变量是平稳的，不存在协整不协整，但因果检验两个方向都没有关系

如果两个变量均平稳，然后做回归，这不是体现长期稳定关系

那你也就无所谓出现矛盾了

ywh19860616 发表于 2011-10-25 16:02
如果两个变量均平稳，然后做回归，这不是体现长期稳定关系

那你也就无所谓出现矛盾了

协整说长期稳定的关系话，表示同阶单整回归后，其残差是平稳的。
两个平稳的变量回归后，应该也是表示长期稳定关系吧，协整只是怕不稳定序列发生伪回归
探讨探讨

luc1988 发表于 2011-10-25 17:00
协整说长期稳定的关系话，表示同阶单整回归后，其残差是平稳的。
两个平稳的变量回归后，应该也是表示长 ...

如果两个变量不存在协整关系，那么通常可用VAR模型进行格兰杰因果检验（用原始变量的差分变量），这时候是不存在长期关系的，因为已经被差分
如果存在协整，那么可以建立VECM模型，此时加入了ECT残差项，其系数即表示是否长期均衡关系

ywh19860616 发表于 2011-10-25 17:19
如果两个变量不存在协整关系，那么通常可用VAR模型进行格兰杰因果检验（用原始变量的差分变量），这时候是 ...

如果我用两个平稳的变量，建立VAR模型后，然后做VECM模型，ECT残差项为两个平稳变量回归的残差，这样可以么？数据是面板数据

luc1988 发表于 2011-10-27 18:22
如果我用两个平稳的变量，建立VAR模型后，然后做VECM模型，ECT残差项为两个平稳变量回归的残差，这样可以 ...

如果是平稳，那就直接用VAR模型了
而不用VECM模型

luc1988 发表于 2011-10-27 18:22
如果我用两个平稳的变量，建立VAR模型后，然后做VECM模型，ECT残差项为两个平稳变量回归的残差，这样可以 ...

看了些文献 平稳的变量也是可以用ECM模型的，这样可以考察长期均衡和短期影响
可以参考Not Just for Cointegration: Error Correction Models with Stationary Data