非平稳的变量如何做格兰杰因果？

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已知的有三种方法：

1、把非平稳的差分成平稳的，对平稳的做判断，问题是差分会改变原序列的因果关系吗？差分后，尤其是多次差分后都没有什么经济意义了。

2、如果非平稳的变量协整，则建立VEC模型，基于VEC模型做因果检验，但此时的因果检验是针对差分项的，不包括误差项。

3、Toda和Yamamoto提出的一种方法，如下：   
a、对非平稳变量构建普通的VAR，假如是VAR（p）
b、检验非平稳变量最大的单整阶数，假如是d
c、构建滞后扩展的VAR，滞后扩展为p＋d，即构建VAR（p+d）
d、对估计得到的var（p＋d）模型的前p个系数做系数等于0的联合检验，var（p＋2）估计得到p＋2个系数，但只是检验前p个系数，问题是Eviews在VAR的使用这一部分，并没有对部分系数的检验功能。

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关键词：格兰杰因果 格兰杰 非平稳 Yamamoto EVIEWS 变量 格兰杰

d、对估计得到的var（p＋d）模型的前p个系数做系数等于0的联合检验，var（p＋d）估计得到p＋d个系数，但只是检验前p个系数，问题是Eviews在VAR的使用这一部分，并没有对部分系数的检验功能。

有这部分功能的，可以点击pro创建一个system，在system内选择estimate以后，在view里选择Wald检验