[求助]关于VEC模型视图中的Granger因果检验（Wald检验）与另外建立组（group）进行Granger因果检验出现不同结论的问题

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在Eviews5.1中提供的视图中可进行VEC 模型的Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests检验，但此时的Granger因果检验只检验其一阶差分，不检验误差修正项；另外也可另外建立组（group）进行Granger因果检验。我建立的是VEC模型，同时采用这两种方法做了检验，发现得出的结论有差异，我该选择哪种方法的结果？此时，是不是视图中的因果检验反映短期关系？而在组中的是长期因果关系？

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关键词：granger因果检验 Granger Grange wald检验 range Group Granger VEC Wald 视图

同问

同问

同问

同问同问啊~~

1# bamboomountain 用6版本吧 没发现view里面还有Graner检验

Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests检验，是针对VAR（VEC）模型的，它考虑了在模型中所有变量间的相互影响，以及解释变量对被解释变量的综合影响。而在group下进行Granger因果检验，只是针对两两变量间的因果问题。如果仅仅分析相对独立的两两变量间的Granger因果关系，用后者；如果是分析模型变量必须用前者，如果要分长短期Granger因果检验也只有用后者。它们根本就不是一会事。

想问shando：“如果是分析模型变量必须用前者，如果要分长短期Granger因果检验也只有用后者”——这个还不太明白 能再说得具体一些吗？
什么叫模型变量？
长短期的Granger因果检验 也不是很清楚
非常感谢！

8# hopefulsea
一、所谓模型变量，就是在你所建立的VAR（VEC）模型中的变量，而不是单独拿出来孤立地分析两两变量的因果关系，如果你没有建立VAR（VEC）模型，这时的变量不属于任何模型，自然就是孤立的，这种情况只能用后者进行因果分析。
二、既然建立了VAR（VEC）模型，其时滞也就确定了，也就不存在长短期的Granger因果检验的问题；如果你没有建立VAR（VEC）模型，也就可以分析两两变量间的长短期的Granger因果关系问题，但这仅对这两个变量之间有意义，由于没有考虑到第三个变量的影响，因此，对于第三个变量则毫无意义。

谢谢shando