短期因果和长期因果

如何使用EVIEWS做GRANGER短期因果和长期因果，请说明下具体操作，本人比较菜，能具体点最好

在var中选择vecm误差修正模型
观察系数的显著性
误差修正项代表长期因果关系
交叉项代表短期因果关系

前提是协整

给你一个链接：里面有关于长期和短期因果关系检验
      http://www.pinggu.org/bbs/thread-473282-1-1.html

saintvan 发表于 2009-12-17 18:57
在var中选择vecm误差修正模型
观察系数的显著性
误差修正项代表长期因果关系
交叉项代表短期因果关系

前提是协整

这样的理解有偏。
短期因果关系检验可在VECM基础上直接进行，楼上给的帖子里有，不再赘述。
长期Granger非因果关系实际上包括两个层次的检验：一是长期均衡的协整关系（ECM项）是否是因变量的Granger原因；二是自变量是否透过长期均衡的协整关系是因变量的Granger原因。即便是第一个层次含义的Granger非因果关系，也不宜简单地依据t统计量判断，而是应该进行Wald检验，约束形式为c(1)=0，其中c(1)为误差修正项系数，判断时应该使用F统计量而不是卡方。
第二个层次的Granger非因果关系检验更为复杂，需要对c(1)=c(i)=c(i+1)=......=c(i+p)=0进行Wald联合显著检验，同样使用F统计量。

Eviews的傻瓜界面不能直接实现对VECM的Wald检验，必须在理解误差修正模型内涵的基础上重新自行写模型估计，然后再进行长期检验。
具体过程非常繁琐，不是靠简单文字描述就能讲清楚的，但以上提示已经够多，应该有些人已经明白如何在EVIEWS中实现两种意义上的长期Granger非因果关系检验了。在向《管理世界》投稿的一篇论文中涉及到了更多对相关问题的讨论，出于可以理解的原因，更具体的内容现在不能公布，请见谅。

检查短期因果和长期因果，通常是构建误差修正模型来分析；在对解释变量和被解释变量构建两个回归模型时，如果两个方程的误差修正项都显著不为0（即通过了5%的显著性检验），表明存在长期因果关系；如果交叉项的系数不显著为0，表明存在短期因果关系。

回4楼的Eviews的傻瓜界面不能直接实现对VECM的Wald检验 这个只能够说明你还没有完全掌握eviews软件 是可以做这个检验的 高铁梅计量经济分析与建模的284页就说了怎么做这个检验

我如果用EVIEWS6。0在平稳协整序列中操作view/granger  causality做出来的是什么，短期？还是长期？

看你分析的变量是什么啦

有点糊涂了都

hmilynb 发表于 2009-12-21 22:30
我如果用EVIEWS6。0在平稳协整序列中操作view/granger  causality做出来的是什么，短期？还是长期？

平稳序列不需要协整，直接建立VAR并进行Granger检验即可。其结果只能是短期的。