[请教]请问做协整、误差修正模型、格兰杰因果检验用原始数据吗？

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我做的时间序列是一阶平稳的，请问在做协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验的时候是用原始数据还是一阶差分后的数据？

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关键词：格兰杰因果检验 误差修正模型 格兰杰因果 原始数据 因果检验 数据 模型 格兰杰 误差 原始

协整，格兰杰因果检验用的是原数据，向量误差修正模型用的是差分。

因果关系检验可以不用原始数据的，只是你在解释的时候注意就行了

一般取对数

取对数的原因是数据庞大，例如：政府每年收入12985(百万元)，失业率3(%)。

在探讨两者间关系时，县政府每年收入会取对数。但有时取对数的效果并不好，这需要看实证结果，但如果你有依据，如文献都是取对数，那取对数则不会有争议。

如果你是使用Eviews，在跑协整、向量误差修正模型放置的变量都是raw data吧。raw data run 向量误差修正模型时，会自动取差分的。

[em01]

谢谢！知道了！

不太懂，先记上。

这点在var模型内是否用原始变量还是平稳变量（差分后）一直有争论，统计意义来说纳入var模型最好是要每个变量都平稳，但这样往往需要差分，会损失经济解释意义，有书上说若是研究长期关系则可用原始变量，若是短期关系则需要差分平稳后放入模型比较适当。另外可以先使用原变量，然后看看单位根绝对值是否的都小于1（在单位圆内），eviews内的操作是在var模型窗口的view下面的lag structure 下面的ar table或者ar graph来看，若都小于1，则表示模型平稳，可以建立了。