单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？

好的 谢谢啦

学习学习
受益匪浅

没弄清楚过~~~

无论是格兰杰 还是协整 都是对原序列 进行 还是对 差分后平稳序列进行啊？？？？

时间序列数据一般不平稳，直接做模型有可能出现虚假回归，所以先用单位根检验验证其平稳性；通过差分把序列变成平稳后，可以验证其协整关系；如果序列是同阶单整就存在协整，否则不存在；在存在协整关系时，还可以进一步做误差修正模型。
格兰杰因果关系是检验序列的原因和结果，谁先谁后，即谁是因变量谁是自变量。
包括单项因果、双向因果和没有因果关系。

不错不错，很多人回答的都是对的{:3_44:}

单位根检验 到协整检验 格兰杰

若一个随机过程 必须经过d次差分之后才能变换成一个平稳的可逆的ARMA过程，而该序列的 阶差分仍然是非平稳的，则称 具有d阶单整性。用xt  I(d) 表示。
对于平稳过程表示为I(0)。注意：单整过程是指单整阶数大于零的过程。
对于I(d) 过程
        (L) (1- L) d xt = (L) ut
因含有d个单位根，所以常把时间序列单整阶数的检验称为单位根检验（unit root test）。
    若xt  I(d)，yt  I(c)，则
        zt = (a xt + b yt)  I (max[d, c]).
        zt =  (a xt + b yt) = (a xt + b yt) - (a xt -1 + b yt - 1) = (a  xt + b  yt)
当 c > d 时，zt只有差分c次才能平稳。一般来说，若xt  I (c)，yt  I (c)，则
    zt = (a xt + b yt)  I (c)
但也有zt的单整阶数小于c的情形。当zt的单整阶数小于c时，则称xt与yt存在协整关系。
多数经济变量都是非平稳的。一般具有一阶或二阶单整性。看起来这些变量很难存在长期均衡关系，而实际上某些经济变量的线性组合却有可能是平稳的。经济理论指出这些变量存在长期稳定的均衡关系。比如净收入与消费、政府支出与税收、工资与价格、进口与出口、货币供应量与价格水平、现货价格与期货价格以及男、女人口数等都存在这种均衡关系。虽然经济变量在变化中经常会离开均衡点，但内在的均衡机制将不断地消除偏差维持均衡关系。
非平稳经济变量间存在的这种长期稳定的均衡关系称作协整关系。协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。
对于多个非平稳随机变量，协整性反映的是它们经过线性组合之后非平衡程度的变动性。
解决协整关系的方法就是建立误差修正模型。
误差修正模型的作用在于不依赖于某些解释变量，而是仅仅依靠解释变量与因变量之间长期关系的偏差以及对因变量的调整，便可以来解释经济中不同变量之间的长期稳定均衡关系及其自身的变化过程。相对于不同变量的性质而言，经济理论更关心经济变量之间的相互作用、相互影响，回归模型中引入差分就能解释这一点。

格兰杰因果检验简单的说是为了检验经济变量间是否存在因果关系的一种检验方法。

争论了这么久,好好的看看书不就有了?都不用去自己找文献.

格兰杰检验必须要求数据平稳，如果两者数据都不平稳但符合同阶单整也可以进行格兰杰检验，所以必须首先进行单位根检验，协整检验只是说明数据之间是否存在长期稳定关系，如果存在就可以进行格兰杰因果关系检验，所以自然而然顺序就是先单位根检验再协整分析，最后就是格兰杰检验