VAR模型过程中的格兰杰检验与变量间的格兰杰检验有何区别？

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最近在做相关方面的处理，发现两种格兰杰因果检验，不知有何不同！还请诸位指教！另外，序列检验后发现有一个单位根，在做协整检验和脉冲响应时使用原序列还是经过差分后的时间序列？

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关键词：格兰杰检验 VAR模型 AR模型 格兰杰 VaR 脉冲响应 时间序列 因果检验 协整检验

一种是组数据下的格兰杰因果检验，一种是VAR框架下的格兰杰因果检验！

可能要差分后吧，这样可以去掉单位根现象

做脉冲响应函数时用差分序列。

格兰杰本质上是VAR，VAR要求序列必须是平稳的（因为AR也要求是平稳的序列），另外VAR估计出来的参数，也要求（反）特征根在单位圆内。因此，通常意义的格兰杰检验要求平稳的序列，脉冲响应也是这样。
至于非平稳序列，我们考察的是他的协整特征，因此ECM或VEC下的检验，不要求序列是平稳的。
至于差分，差分只是一种最简单的平稳化手段，个人以为滤波才是王道

zhaojumping 发表于 2010-1-8 22:29
格兰杰本质上是VAR，VAR要求序列必须是平稳的（因为AR也要求是平稳的序列），另外VAR估计出来的参数，也要求（反）特征根在单位圆内。因此，通常意义的格兰杰检验要求平稳的序列，脉冲响应也是这样。
至于非平稳序列，我们考察的是他的协整特征，因此ECM或VEC下的检验，不要求序列是平稳的。
至于差分，差分只是一种最简单的平稳化手段，个人以为滤波才是王道

有时候出现一种情况,即在原序列下,一个是另一个的格兰杰原因,在VAR情况下,在滞后2阶的情况也存在同样的格兰杰原因,但是滞后2阶却不是最优的滞后阶数.
挺烦的.

nlm0402 发表于 2010-1-8 23:44

zhaojumping 发表于 2010-1-8 22:29
格兰杰本质上是VAR，VAR要求序列必须是平稳的（因为AR也要求是平稳的序列），另外VAR估计出来的参数，也要求（反）特征根在单位圆内。因此，通常意义的格兰杰检验要求平稳的序列，脉冲响应也是这样。
至于非平稳序列，我们考察的是他的协整特征，因此ECM或VEC下的检验，不要求序列是平稳的。
至于差分，差分只是一种最简单的平稳化手段，个人以为滤波才是王道

有时候出现一种情况,即在原序列下,一个是另一个的格兰杰原因,在VAR情况下,在滞后2阶的情况也存在同样的格兰杰原因,但是滞后2阶却不是最优的滞后阶数.
挺烦的.

这个可能就是原序列不是平稳造成的啊，或者一个系列是非平稳的。这时就尽可能增加滞后阶数吧，没法子。本质上动态计量都是在极限上的意义，小样本本身就是瞎做。
具体理论是怎么推到的看过就完了，毕竟不是搞计量的（论坛原来有位兄弟是华中王少平教授的学生，高面板协整的，这个还是比较牛的，国内还是有些牛人的，仅就计量而言）

1# lichhit
这两天一直没来这里看，回来一看发现有很多热心人进行了回答，感觉很是温暖，这两天看了一下书，知道了一些以前不明白的事:
序列不平稳则要利用原序列进行协整检验，如果协整秩等于序列个数，则要利用差分进行VAR，否则则要建立误差修正模型！不知道我这种理解数否正确!

lichhit 发表于 2010-1-10 16:55
1# lichhit
这两天一直没来这里看，回来一看发现有很多热心人进行了回答，感觉很是温暖，这两天看了一下书，知道了一些以前不明白的事:
序列不平稳则要利用原序列进行协整检验，如果协整秩等于序列个数，则要利用差分进行VAR，否则则要建立误差修正模型！不知道我这种理解数否正确!

如果协整秩等于序列个数说明原序列是平稳的，直接用VAR就行了。否则，可以直接用协整方程，不一定用VEC。VEC就是在VAR上增加了协整项，VAR部分还是一样的。

5# zhaojumping
真是十分感谢，因为以前一直在看，看的是一头雾水，今天看到您给的解释很清晰明了，谢谢，另外我还有一事糊涂，我在利用eviews进行协整检验是利用原序列组数据进行的，得出的结果如下，不知道该怎么分析！是不是这代表着在有趋势项和截距的情况下，迹统计量表明有两个协整关系存在，最大特征值检验结果显示无协整关系存在！然后我继续做了以下协整检验，带有趋势项和截距项的协整检验，原假设是H0：不存在协整关系，H1：存在协整关系，显著性水平是5%，烦请高手看一下结果是不是代表在5%水平下拒绝原假设；在95%水平下接受备择假设，迹统计结果和最大特征值统计量均接受存在两个协整关系的假设。我需要做的事情是特征值和迹统计量应该选择哪个填写进表格？