[问答] 在VECM模型框架下进行Granger因果关系的长期和短期检验 [推广有奖]

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楼主

llzhfang

发表于 2012-4-28 05:37:54 |AI写论文

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大四学生目前在国外交换，计量这块有疑问找不到人指点，诚心求助各位。我做时序数据的论文，我的变量是非平稳的，但存在协整关系。我需要在VECM模型框架下进行Granger因果检验。我的操作方法是：先估计误差修正模型后，找View——Lag structure——Granger Causality/Block Exogeneity Tests
不知道这么做对不对呢？还有我该怎么区分长期和短期影响呢？
我做的结果如下：
VEC Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests
Date: 04/27/12 Time: 23:23
Sample: 1 142
Included observations: 139

Dependent variable: D(LNM2)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(LNDC)  0.668400 2  0.7159
D(LNFR)  0.037535 2  0.9814

All  0.710277 4  0.9501

Dependent variable: D(LNDC)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(LNM2)  3.626395 2  0.1631
D(LNFR)  5.804594 2  0.0549

All  11.49627 4  0.0215

Dependent variable: D(LNFR)

Excluded Chi-sq df Prob.

D(LNM2)  4.255267 2  0.1191
D(LNDC)  0.684730 2  0.7101

All  4.668485 4  0.3230

我看不懂这个结果啊，这个知识点第一次接触。求各位高手帮忙解答下，好吗？