[讨论]回归方程中的X和Y，一定要是因果关系吗？仅仅只是相关，即不一定有什么因果也可以？

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回归方程中的X和Y，一定要是因果关系吗？仅仅只是相关，即不一定有什么因果也可以？

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关键词：回归方程 因果关系 方程 讨论 因果关系

当然了，如果是自己的因果关系，做回归就没有什么意思了，回归实际就是不断的在趋近的意思，回归做的相关的更多吧！！

楼主看来逻辑比较混乱。

做回归是要建立在经济理论基础之上的，如果两个变量可能存在一定的经济上的联系，那做回归才有意义。

如果你认为两者因果关系，说明他们之间的关系相当显著

但如果不是因果关系，如果他们中可能存在内在联系，当然也可以做回归。

如果回归后，发现在模型中的变量不显著，则说明你变量选则有问题，应剔除变量重新回归

首先，十分感谢三楼的提醒．我最近看到有一些文章里面的逻辑关系好象颠倒了．如有的时候：有的回归中明显是Y影响了X,而并非X影响Y,X只是间接的反映了Y．也就是说逻辑本来是：先是Y越高,才导致X越大；并不是X越大，才导致Y越高的．只不过是X越大，就越反映了Y高，也就说，他们之间有一定的相关性．所以在做回归的时候,它把X当作自变量，Y当作因变量回归，这样行吗？

我个人觉得任何经济变量之间都可以做回归，但是这个回归做出来了，是否有经济学含义呢？如果没有，当然做回归没有必要。如果有经济学含义呢，那么这两个或几个经济变量之间就有一定的联系。往往由于经济联系的复杂，使得经济变量之间没有因果联系，而只能说是相关关系。它的系数就是说明自变量到底在多大程度上与因变量相关（即有联系）。

言而总之，计量工具是为经济学研究服务的。首先必须要有经济学上的意义；然后要有科学性，经济事物之间的复杂关系导致它们之间没有必然的因果关系，只能说有一定的关联。

if x is the causality of y and y is also the causality of x

you should consider granger causality

相关关系只是说明二者相关性，而并非说明二者谁是因，谁是果。因此从数据关系来看只能说明二者确实存在某种程度上的相关性，但具体二者谁影响了谁，只能靠分析和逻辑判断了。符合逻辑就说明正确，否则反过来再验证。

相关关系是指现象之间存在着严格的，不确定的依存关系。这种依存关系的特点是：现象在数量上发生变化会影响另一现象数量上的变化，而且这种变化在数量上具有一定的随机性。

这是一个判断是否存在“伪回归”的问题。检验是否存在协整关系就可以了

我认为回归方程中的X和Y不一定存在直接的因果关系，做回归分析的目的就是要看之间的相关程度有多大。而最终是谁影响了谁，就要从实际情况进行近一步的分析了。