单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？

我有几点想补充：
   做变量之间的格兰杰因果检验并不要求一定要做协整检验。当时间序列通过单位根检验证明是平稳的时候就可以直接做格兰杰因果检验了，协整检验是不需要的。
但是，大多数时间序列都是非平稳的，所以直接做格兰杰检验是不恰当的，应该先做协整检验看变量之间是否存在长期稳定的线性关系。如果存在，我们则可以继续做格兰杰检验了。所以，在大多数时间序列的实证案例中，可以看到同时用上了单位根、协整、格兰杰因果检验。

单位各是检验时间序列的稳定性，如果两者（或者多变量）都是d阶差分的，且两者残差回归是白噪音的，两者就是协整的。因果关系检验是判断两者是否有因果关系，并且可以判断两者能否ＶＡＲ

计量经济学只是一种统计手段，真正的模型要符合实际经济学理论的

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先单位根检验，原序列，同阶单整的话再做协整，协整通过了j检验残差稳定性，再做granger检验

1、人们通过实证研究发现，现实生活中大量经济金融时间序列都是非平稳的，用这些非平稳的变量来做回归分析很可能会导致伪回归，使分析结论无效，因此需要对时间序列的平稳性进行单位根检验。
2、某些经济变量之间确实存在着长期均衡关系，这种均衡关系意味着经济系统不存在破坏均衡的内在机制，如果变量在某时期受到干扰后偏离其长期均衡点，则均衡机制将会在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态。我们把两个变量之间存在的线性组合关系称之为协整关系。
3、最后对两变量X与Y，进行格兰杰因果检验。

通常来说，用软件做单位根检验、协整分析和格兰杰因果检验都比较简单，对结果的分析除了要具有相关的数理统计和经济学常识外，还要对操作背后的原理有所了解才行！

我想请问一下，我要做一个多元线性回归模型，大概的步骤有哪些？？  如果数据平稳的话，就可以做格兰杰检验？    是不是每个解释变量都得是被解释变量的格兰杰因果原因才行（实际上做格兰杰检验的话并不是每个因变量和自变量都能通过的）？

我觉得，对时间序列的处理，第一步肯定是进行单位根检验
若平稳，则可以根据需要建模；若不平稳，并且是同阶单整，则可以做协整分析
格兰杰检验要求序列是平稳的，因此若是单位根检验后得出序列是平稳的，则可以直接格兰杰检验
若不平稳，则处理办法有二：第一，差分得到平稳序列后进行格兰杰检验，第二，若存在协整关系，则可以建立VECM模型，在此基础上进行格兰杰因果检验。

计量难学呀。我也得好好看看书了。