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楼主: puppylove

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[资料] 存在协整关系的变量做格兰杰因果检验时是用原序列还是差分后的平稳序列？ [推广有奖]

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puppylove 发表于 2007-8-25 19:45:00 |AI写论文

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<P>翻看以前的帖子，有说用差分后的平稳序列的，有说用原序列的，都搞糊涂了</P>
<P>请问有没有高手指点一二？</P>

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关键词：格兰杰因果检验格兰杰因果平稳序列因果检验协整关系格兰杰

回帖推荐

ssumi 发表于25楼查看完整内容

总结下以上的观点，谈点自己的看法：我基本赞同acjlhong的观点。第一，对于平稳序列间直接进行Granger因果检验，这点大家的共识第二，对于同阶单整且存在协整关系的时间序列间，尽量使用VEC来进行长短期的Granger因果检验。（如果只有两个时间序列，直接用原序列进行Granger因果检验我觉得也可以接受）第三，对于同阶单整但不存在协整的变量间，Granger也可以做，我觉得此时用差分做就可以。因为协整是说的长期均衡，而G ...

acjlhong 发表于20楼查看完整内容

对于同阶单整的非平稳变量，协整关系和Granger因果关系互为充分必要条件，国内一些文献中“两个变量之间不存在协整关系，但二者可能存在Granger因果关系”的说法是完全错误的，违反了Granger定理。平稳变量不需进行协整关系检验，可以直接建立VAR并进行Granger检验；无协整关系的同阶单整非平稳变量就用不着进一步检验了，我个人觉得毫无意义。比较麻烦的一个问题是非平稳变量的单整阶数不同，例如有些国家的GDP等变量是 ...

acjlhong 发表于15楼查看完整内容

张老师书上的例子也是如此。我猜测他的理由是：两个存在协整关系的变量的OLS不是伪回归，其VAR也不存在伪回归问题，所以可以基于VAR进行Granger检验。不过问题在于：通过VEC进行Granger检验的理论基础非常坚实，也是SSCI文献的通行做法，短期和长期检验可以区分得非常清晰。与之相比，用协整的非平稳原序列直接进行Granger检验的话，其检验性质是短期还是长期有些说不清楚。最致命的是，如果模型是多变量的，用成对的非平稳原序 ...

puppylove 发表于9楼查看完整内容

我给张晓峒老师发邮件询问了一下，他这么回复的：如果两个I(1)非平稳变量存在协整关系，就可以用原变量直接做格兰杰因果性检验，否则，用1次差分变量做格兰杰因果性检验。平稳变量可直接做格兰杰因果性检验。看来这个问题解决了。

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沙发

danthy 发表于 2007-8-25 19:55:00

我觉得是原序列

藤椅

borisyg007 发表于 2007-8-25 19:56:00

同楼上的观点，应该是原数据

板凳

puppylove 发表于 2007-8-25 20:00:00

有没有不同意见？

报纸

linger1213 发表于 2007-8-25 20:31:00

格兰杰因果检验要求变量是平稳的，因此，如果原序列是平稳的，则直接用原序列。

但是如果原序列不是平稳的，而它的差分是平稳的，则应用差分后的平稳数列。

地板

puppylove 发表于 2007-8-25 21:36:00

呵呵，这里就又出现分歧了

有没有高手能做一下了结的？

7楼

lulin 发表于 2007-8-25 22:58:00

那请问如何用差分后的序列作检验呢？在eviews上怎么实现？谢谢了

8楼

puppylove 发表于 2007-8-25 23:17:00

可以用差分命令，比如对X和Y变量差分，就在genr中输入：dX=d(X),dY=d(Y)

然后选上dX和dY，右击选择“as group” ,然后就可以在View里选择Granger Causality进行检验了

9楼

puppylove 发表于 2007-8-27 18:58:00

我给张晓峒老师发邮件询问了一下，

他这么回复的：如果两个I(1)非平稳变量存在协整关系，就可以用原变量直接做格兰杰因果性检验，否则，用1次差分变量做格兰杰因果性检验。平稳变量可直接做格兰杰因果性检验。

看来这个问题解决了。

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