大家帮帮忙  看看我的格兰杰检验是否准确

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我的XY都是二阶差分后平稳序列 ，在滞后期为1时 ，格兰杰检验存在单项因果关系 滞后期为2时 不存在因果关系 直到滞后期为5时 才又出现单向因果关系 请问 我可以用滞后期为1的检验结果么？

滞后期为1的检验结果

Pairwise Granger Causality Tests
Date: 08/22/07 Time: 14:15
Sample: 1985 2006
Lags: 1
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
Y does not Granger Cause X 21 0.11175 0.74202
X does not Granger Cause Y 6.39196 0.02103

滞后期为2

Pairwise Granger Causality Tests
Date: 08/22/07 Time: 10:51
Sample: 1985 2006
Lags: 2
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
Y does not Granger Cause X 20 1.06742 0.36863
X does not Granger Cause Y 2.66089 0.10256

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关键词：格兰杰检验 格兰杰 Probability HYPOTHESIS statistic 检验 格兰杰

一点意义都没有,格兰杰因果关系检验的前提是变量是平稳的,你的X,Y都不平稳,所以没有意义或者说是错的,国内已发表关于格兰杰因果关系检验的文章中,有95%都是对非平稳变量进行格兰杰因果关系检验,所以国内的绝大多数都是错的,不要太相信国内已发表的一些文献.这也是国内乱用计量方法的悲哀!!!

那如果我对二阶差分后的序列进行格兰杰检验呢？

我在其他文献上看到的是，只要变量存在协整关系，就能用GRANGER检验啊，这点应该没错吧？

以下是引用蓬蒿人在2007-8-22 15:38:00的发言：
那如果我对二阶差分后的序列进行格兰杰检验呢？

更没有意义，序列一阶差分后会损失很多信息，何况二阶？即使对二阶差分进行格兰杰因果关系检验，那也得到的是二阶差分序列之间的格兰杰因果关系，那你如何解释这个结果呢？一阶差分序列还勉强可以认为是一个变量的增加对另一个变量增加的因果关系，二阶如何解释？我还想不出来。退一万步，即使是水平序列之间有格兰杰因果关系，这也是统计意义上的，并不表明存在哲学意义上的因果关系．

不同意楼上的观点，零和博弈你懂不懂？

如果X+Y=O,X的变化不带动Y的变化？

没哲学意义？

以下是引用KG108555在2007-8-23 6:02:00的发言：

不同意楼上的观点，零和博弈你懂不懂？

如果X+Y=O,X的变化不带动Y的变化？

没哲学意义？

一派胡言,你完全不懂别人说的内容,拜托好好看看书，不要不懂装懂！

格兰杰检验有两个关键因素：平稳性和滞后阶数。如果检验的两个时间序列非平稳但不存在协整关系，将产生伪回归，影响实证结果的可信性；至于滞后阶数，实践表明在很多因果检验中，不同的滞后阶数会导致不同乃至相反的结论。目前国内好像还没有见过关于格兰杰因果检验最优滞后阶数确定的说明。我以前曾根据AIC和SC最优原则确定滞后阶数。

在文献中还有看过基于结构突变的格兰杰因果检验，较为复杂。