granger检验以及stata实现的问题

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各位坛友们，大家好~
我最近在做实证，用stata作granger时的语句为：ssc install gcause   
                                           gcausey x,lags(n)  
                                               estatic

我想问的是：1.我的时间序列是一阶单整的，如果做格兰杰，是用原序列还是一阶差分序列来进行？
            2.上述stata命令是用的原序列还是差分序列？
希望各位大神替我做出解答！！谢谢~~

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关键词：Granger Grange Anger range Stata 格兰杰

自己顶一下！！

其实可以在var的框架下理解格兰杰因果检验，如果，原始数据是同阶单整并且存在协整关系用原始序列就可以，如果不存在协整关系使用差分之后的序列；一般构建var时，也可以做格兰杰因果检验，命令为vargranger。这个命令是依赖于var模型。

liuzhen123123 发表于 2015-1-19 17:14
其实可以在var的框架下理解格兰杰因果检验，如果，原始数据是同阶单整并且存在协整关系用原始序列就可以，如 ...

我用eviews是基于var做的granger检验，那个我能理解。但是我比较喜欢stata所以想弄明白  stata里的granger要怎么做~
谢谢你的回答！

阳光在浪尖跳动 发表于 2015-1-19 17:18
我用eviews是基于var做的granger检验，那个我能理解。但是我比较喜欢stata所以想弄明白  stata里的grange ...

使用这个do文件，加载data数据，数据是模拟生成的。会看结果，你就明白什么回事了。

liuzhen123123 发表于 2015-1-19 17:39
使用这个do文件，加载data数据，数据是模拟生成的。会看结果，你就明白什么回事了。

太感谢了！！我先看下了，如果还是不会再来麻烦你~

liuzhen123123 发表于 2015-1-19 17:39
使用这个do文件，加载data数据，数据是模拟生成的。会看结果，你就明白什么回事了。

我不知道具体如何操作##~~~加载这个do文件是打开吗？可是打不开……

阳光在浪尖跳动 发表于 2015-1-19 17:50
我不知道具体如何操作##~~~加载这个do文件是打开吗？可是打不开……

tsset t
        time variable:  t, 1 to 100
                delta:  1 unit

. reg y ly l2y l3y l4y lx l2x l3x l4x

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      96
-------------+------------------------------           F(  8,    87) =    0.80
       Model |  977.490936     8  122.186367           Prob > F      =  0.6006
    Residual |  13218.4615    87  151.936339           R-squared     =  0.0689
-------------+------------------------------           Adj R-squared = -0.0168
       Total |  14195.9525    95  149.431078           Root MSE      =  12.326

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          ly |   .1335756    .186695     0.72   0.476     -.237501    .5046522
         l2y |   .2388074   .1882744     1.27   0.208    -.1354082    .6130231
         l3y |   .3285186   .1889612     1.74   0.086    -.0470623    .7040995
         l4y |   .0610861   .1938347     0.32   0.753    -.3241814    .4463535
          lx |  -.2683143   .4922759    -0.55   0.587    -1.246766    .7101373
         l2x |  -.4620101   .4860365    -0.95   0.344     -1.42806    .5040401
         l3x |  -.8758783   .4831491    -1.81   0.073    -1.836189    .0844328
         l4x |   .0810823   .4901387     0.17   0.869    -.8931214    1.055286
       _cons |   1.201616   1.590851     0.76   0.452    -1.960373    4.363606
------------------------------------------------------------------------------

. test lx l2x l3x l4x

( 1)  lx = 0
( 2)  l2x = 0
( 3)  l3x = 0
( 4)  l4x = 0

       F(  4,    87) =    1.03
            Prob > F =    0.3962

. gcause y x,lags(4)
Granger causality test                                  Sample: 5 to 100
                                                                obs = 96
H0: x does not Granger-cause y

              F( 4, 87) =    1.03
               Prob > F =   0.3962

                chi2(4) =    4.55      (asymptotic)
            Prob > chi2 =  0.3368      (asymptotic)

.
end of do-file
运行结果是这样的，ly l2y l3y l4y lx l2x l3x l4x分别是 一和 x的一阶到四节滞后。小样本汇报F统计量，大样本汇报chi2统计量。计算的统计量虽然有区别，但是结果都是一样的，y和x两组数据都是随机生成的，已知没有任何因果关系，和granger因果检验结果一致。希望你能看明白。

liuzhen123123 发表于 2015-1-19 19:11
tsset t
        time variable:  t, 1 to 100
                delta:  1 unit

恩恩 我们能看明白。谢谢