pvar中，格兰杰因果检验结果的解释

如题，谢谢！

看表体第一行，P值=0.188，大于0.05，接受原假设，表明方程中可以全部排除pinv的滞后变量，即pinv不是gdp的原因。
其它依此类推。

请教各位朋友！

面板数据pvar的格兰杰检验命令要怎么写？

小胖子不胖 发表于 2016-9-29 15:18
面板数据pvar的格兰杰检验命令要怎么写？

pvar2 变量名，lag(#) granger

datura1992 发表于 2017-1-9 17:38
pvar2 变量名，lag(#) granger

同问啊，上述命令输入后，说无法识别granger

. pvar2 lntfpch lnvss,lag(8)granger
       panel variable:  sec (strongly balanced)
        time variable:  year, 2005 to 2014
                delta:  1 unit
command granger is unrecognized

请各位前辈不吝赐教啊，头疼

hyuyuxia 发表于 2017-12-17 18:20
同问啊，上述命令输入后，说无法识别granger

. pvar2 lntfpch lnvss,lag(8)granger

pvar lntfpch lnvss, lag(8)
pvargranger

谢谢前辈，命令可以运行，还想问下前辈，关于滞后期应该如何选择啊，因为不同的滞后期，出来的结果是不一样的。
. pvar lntfpch lnvss, lag(8)
cannot have fewer observations than parameters

然后我依次输入不同的滞后期，最后发现，不同的滞后期得出的结论是不一样的，那应该以哪个滞后期为准，面板格兰杰我不是很了解，但我印象中好像截面的格兰杰，最好的是不同滞后期下，得出的X和Y是否为互为格兰杰的结论最好一致，这样结果才可信。现在我的面板格兰杰结果不一致，是否说明这种因果关系的检验结果并不可信？谢谢您的解答。

pvar lntfpch lnvss, lag(7)
convergence not achieved

Panel vector autoregresssion



GMM Estimation

Final GMM Criterion Q(b) =  2.13e-28
Initial weight matrix: Identity
GMM weight matrix:     Robust
                                                   No. of obs      =        22
                                                   No. of panels   =        11
                                                   Ave. no. of T   =     2.000


------------------------------------------------------------------------------
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lntfpch      |
     lntfpch |
         L1. |  -1.075367          .        .       .            .           .
         L2. |  -.6564849   1.105026    -0.59   0.552    -2.822297    1.509327
         L3. |  -1.383145          .        .       .            .           .
         L4. |  -.2335117          .        .       .            .           .
         L5. |  -.5448957   .4273702    -1.27   0.202    -1.382526    .2927345
         L6. |  -.0441683   .5264343    -0.08   0.933    -1.075961     .987624
         L7. |   .3682296   .3632694     1.01   0.311    -.3437654    1.080225
             |
       lnvss |
         L1. |  -.4951219          .        .       .            .           .
         L2. |  -1.119657   1.005044    -1.11   0.265    -3.089508    .8501939
         L3. |   .2610091   .5955764     0.44   0.661    -.9062992    1.428317
         L4. |   .2386489   .2396719     1.00   0.319    -.2310994    .7083973
         L5. |   .6924276   .3525564     1.96   0.050     .0014299    1.383425
         L6. |   .2736048   .2437813     1.12   0.262    -.2041977    .7514073
         L7. |  -.3734051   .1696421    -2.20   0.028    -.7058975   -.0409127
-------------+----------------------------------------------------------------
lnvss        |
     lntfpch |
         L1. |   .4530062          .        .       .            .           .
         L2. |   .1492579   .3453104     0.43   0.666    -.5275381    .8260538
         L3. |   .1300303          .        .       .            .           .
         L4. |   .3786161   .2536631     1.49   0.136    -.1185544    .8757866
         L5. |    .307911   .4141882     0.74   0.457    -.5038829    1.119705
         L6. |   .4368889   .2038586     2.14   0.032     .0373334    .8364444
         L7. |   .1091952   .2908264     0.38   0.707    -.4608142    .6792045
             |
       lnvss |
         L1. |   1.177728   .7853538     1.50   0.134    -.3615373    2.716993
         L2. |   .0511812          .        .       .            .           .
         L3. |  -.0714966   .1705725    -0.42   0.675    -.4058126    .2628194
         L4. |  -.0155768    .118933    -0.13   0.896    -.2486811    .2175275
         L5. |  -.2612732   .4350005    -0.60   0.548    -1.113858    .5913121
         L6. |   .0867862   .3140197     0.28   0.782    -.5286812    .7022536
         L7. |  -.0061255   .1261907    -0.05   0.961    -.2534548    .2412038
------------------------------------------------------------------------------
Instruments : l(1/7).(lntfpch lnvss)

.
. pvargranger

  panel VAR-Granger causality Wald test
    Ho: Excluded variable does not Granger-cause Equation variable
    Ha: Excluded variable Granger-causes Equation variable

  +------------------------------------------------------+
  |  Equation \ Excluded |    chi2     df   Prob > chi2  |
  |----------------------+-------------------------------|
  |lntfpch               |                               |
  |                lnvss |   1007.227    6        0.000  |
  |                  ALL |   1007.227    6        0.000  |
  |----------------------+-------------------------------|
  |lnvss                 |                               |
  |              lntfpch |      2.707    5        0.745  |
  |                  ALL |      2.707    5        0.745  |
  +------------------------------------------------------+

.