单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？

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只有平稳序列才能做格兰杰因果检验吗？

以下是引用renlm78在2008-10-23 17:29:00的发言：

只有平稳序列才能做格兰杰因果检验吗？

可以肯定地告诉您： 资料不需要一定是平稳；

但在非平稳下，不是按照传统步骤。

直接做格兰杰因果检验，不做别的可以吗？

看到大家讨论的很有兴趣,我最近正好在做这方面的论文,大概内容是讨论财政政策与经济增长之间的内生效应,因为是实证,所以本帖子也与我的数据处理有关,我提一下个人的看法:

(楼上各位的看法也给了我启发),我所涉及的是**面板数据**,不是单一的时间数据序列,请注意!!!下面给出数据检验(平稳性)基本步骤

先判断面板数据的性质,

1,如果是时间序列独立的,再判断是同质面板数据还是异质面板数据

A,如果是独立的同质面板数据,采用LLC检验.

(a),如果单位根不存在,则判定数据序列是平稳的,-----进入格兰杰因果检验(必要的).

(b),如果单位根存在,则数据序列非平稳的,----考察序列是否为同阶单整,如果是-----JJ检验(VAR法,选择VAR和我的论文有关,不过看了很多文献解释,通过建立OLS模型的方法有一定的缺陷,大家可以查查书)----存在协整关系-----进入格兰杰因果检验.

B,如果是独立的异质面板数据,采用PP值(也叫组合P值)检验

(a)同A处理

(b)同A处理

2,如果是时间序列相关的(未完)

VAR的前提到底是什么？有很多文章都证明不需要都是平稳或者是同阶平稳的时间序列数据！

    协整检验还要看最后的残差序列是否为平稳序列才能最终确定，如果残差平稳，协整关系才成立。

    Granger检验要求序列平稳是因为其中用到F统计检验，后者要求序列平稳。

单位根检验是检查序列的平稳性，非平稳的序列进行回归会出现伪回归问题，分析结果不可靠，如果序列是平稳的就可以直接建模，如果不平稳，就要进行协整分析，协整的前提是序列应为同阶单整，具有协整关系的非平稳序列也可以进行回归分析而不会出现伪回归现行，避免了差分丢失信息的弊端。

首先，需要对序列的平稳性进行检验，如果序列均平稳，则可以直接进行Granger因果检验，由于此时变量以其水平值出现，所以此时检验的是变量间长期意义上的因果关系；在变量均非平稳但协整的情况下则可以建立误差修正模型(Error Correction Model, ECM)来研究变量间的关系，由于误差修正项的出现，ECM可以同时研究短期与长期的因果关系；在变量均非平稳且不协整的情况下，则需要在差分的基础上建立VAR模型，但由于差分消除了变量长期上的经济信息，因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。