普通最小二乘法 与 格兰杰测试的区别

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普通最小二乘法 与 格兰杰测试的区别
OLS 和 Granger Causality test 的区别，我不是经济学专业的但是写东西要用，希望大神们帮帮忙，我没有在百度搜到答案。来这里求助了。我想知道的区别是用在计量经济学领域的功能区别和意义有何不同。。。具体的公式区别我不需要谢谢。

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关键词：最小二乘法 最小二乘 格兰杰 Causality Granger 格兰杰 普通最小二乘法 经济学 领域 专业 模型

这完全是两个东西
OLS最小二乘法回归 适用于截面数据 面板数据 时序数据都可  通过最小二乘法来拟合模型，主要研究的自变量和因变量之间的关系
格兰杰检验 适用于时序数据和面板数据  截面数据不可做
它要求数据平稳或协整 在此基础上通过对数据做格兰杰检验来判断是否存在统计意义上的因果关系  这里的因果其实是先导后滞的关系 受到滞后期影响很大

胖胖小龟宝 发表于 2016-3-7 12:17
这完全是两个东西
OLS最小二乘法回归 适用于截面数据 面板数据 时序数据都可  通过最小二乘法来拟合模型， ...

谢谢你的解释，我稍微了解一点区别了，OLS 和G-Causality 都是测试变量之间的关系，但是G-Causality测试第一个变量的延迟影响对第二个变量的是吧，我课题是the validity of Wagner's law in China.我想在Literature Review 部分比较下 OLS和 granger causality test. 所以他们是完全不一样的工具会影响结果么？？？