granger因果检验是不是对平稳后的序列进行检验？

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granger检验要求序列是平稳的，在对原始变量进行一阶或二阶差分变成平稳变量后再进行因果检验，是对原始变量进行检验还是对差分后的平稳变量进行检验？

我在做一个影响存差的实证研究，如果用差分后的平稳变量进行granger检验，表明外汇储备、工业增加值、Ｍ０、城乡居民储蓄总额等都是存差的原因，但再用上述变量作为自变量通过ＯＬＳ对存差进行回归分析时，发现可决系数非常低，

如果用原始变量做因果检验，之后用ＯＬＳ对存差进行回归分析，可决系数却很高，不知为什么？恳求高手指教，谢谢！

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关键词：granger因果检验 Granger Grange range Anger 检验 序列 Granger

granger因果检验基于VAR，故而先要做平稳性检验，不平稳的要差分至平稳

你用时间序列的话，不能用OLS，OLS会产生伪回归

+100

[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:26:49编辑过]

平稳后，用一阶差分值做矩估计吗？

从渐近性质来说，可以使用ols估计

当然，用一阶差分值做矩估计 也可以

得先做平衡性检验　　如不平稳要做差分直到平稳　　接着才用因果检验

+50

[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:34:03编辑过]

2楼的说法较正确，补充一下

Granger test的前提是平稳序列，楼主检验出的序列假设原序列不平稳而一阶差分平稳，那么就只能采用一阶差分平稳序列来做格兰杰检验

原序列由于不平稳，直接OLS会导致伪回归，是不行的。

PS：请不要迷信R平方，并参考书籍了解R平方适用的情况

+100

[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:27:34编辑过]

但根据GRANGER定理，如果两列数据具有协整关系，其至少在一个方向上具有GRANGER因果关系，也就是说如果两个数据即使是不平稳的，但只要具有协整关系也可以直接进行GRANGER检验的啊，而不需要进行差分了a

针对Granger因果检验，由于当变量为非平稳时间序列时，Granger检验中的F统计量的渐进分布不再是F (Granger and Newbold 1974; He and Maekawa 2001)，所以以此来做因果推断是不可靠的(Stock and Watson 1989; 曹永福 2006)，故而在Granger因果检验之前必须进行平稳性检验(易会文 2006; Elsner 2007)。

而任何无关的两个非平稳变量间都很容易得出有因果性的结论(周建 et al. 2004)。这就是楼主用原始变量做因果检验，之后用ＯＬＳ对存差进行回归分析，可决系数很高的可能原因。

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[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:32:47编辑过]

我觉得7楼的说法有一些问题。

Granger定理说的是一阶平稳变量间存在协整关系，则至少存在一个方向的Granger因果关系，但协整并不能说明因果关系的方向。还需要通过Granger因果关系检验来识别其方向。

而Granger因果关系检验有不少方法，VAR只是其中的一种。而VAR要求平稳变量，针对楼主的问题，个人认为，如果你用VAR的话，就得用差分后的平稳变量进行。假设你用的是一阶差分，那么你最后得出的因果关系是变量的增长间的因果关系，而不是变量本身的因果关系。

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[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:32:18编辑过]

我就是最近这两个多月学习了些相关的材料，还是初学，加上本身不是经济学出身，理解上可能有偏差。

不知道有没有解答楼主的问题。