容易搞混格兰杰因果检验的理解，高手来点评下

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（1） 操作方法view/Grangecausality 这是序列间因果关系检验
（2）操作方法View/Lag Structure/Granger Causality Block Exogeneity tests ，这也叫格兰杰因果关系，是VAR下的,

我认为（1）中序列是要平稳的
            （2）若序列不协整，则差分要协整，若序列协整，则就是建立VECM模型

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关键词：格兰杰因果检验 格兰杰因果 因果检验 格兰杰 Exogeneity 检验 高手 格兰杰 点评

理解的对吗？
我也想知道！

同问，感兴趣趣

是啊，这是一个值得深入探讨的问题，因为不同学者采用不同方法，究竟有没有一个具体的衡量标准

很希望得到答案

很希望得到答案

njustchen 发表于 2009-12-23 15:11
（1） 操作方法view/Grangecausality 这是序列间因果关系检验
（2）操作方法View/Lag Structure/Granger Causality Block Exogeneity tests ，这也叫格兰杰因果关系，是VAR下的,

我认为（1）中序列是要平稳的
            （2）若序列不协整，则差分要协整，若序列协整，则就是建立VECM模型

（2）的前半段有点问题——“若水平序列非平稳但同阶单整，则可建立VECM进行检验”
协整、Granger因果关系和VECM互为充要条件，Granger指出“有协整关系的变量一定可以写作VECM的形式，反之亦然”，“有协整关系的变量一定存在某种方向的Granger非因果关系，反之亦然”。
相应地，国内一些文献中“变量之间没有协整关系不等于说不存在Granger因果关系”的说法是错误的。

其实二者的检验原理一致，在（1）中，系统自动生成了VAR模型，所以在点击进入检验界面时需要你输入滞后阶数。所以（1）和（2）中，都需要序列是平稳序列，或者二者存在协整关系。这是因为如果不存在协整的非平稳序列，在VAR模型中的回归中，会出现和单方程中相同的虚假回归现象，回归系数可能会出现虚假显著，因此在此基础上进行的Granger检验就失去了意义。

好像还是很模糊