能帮我看下这个VEC模型中的Granger因果关系吗

Date: 04/27/10   Time: 20:20   
Sample(adjusted): 1981 2008   
Included observations: 28 after adjusting endpoints   
Standard errors & t-statistics in parentheses   
   
Cointegrating Eq:  CointEq1  
   
ISO(-1)  1.000000  
   
FIR(-1)  0.046734  
  (0.01459)  
  (3.20388)  
   
FE(-1) -0.227447  
  (0.06989)  
(-3.25451)  
   
@TREND(79) -0.007977  
  (0.00180)  
(-4.44267)  
   
C -0.049302  
   
Error Correction: D(ISO) D(FIR) D(FE)
   
CointEq1 -0.419643 -2.812820 -1.939901
  (0.40726)  (0.84533)  (0.41724)
(-1.03041) (-3.32746) (-4.64936)
   
D(ISO(-1))  0.381388  0.219932  0.602662
  (0.21876)  (0.45407)  (0.22412)
  (1.74344)  (0.48436)  (2.68904)
   
D(FIR(-1))  0.045641 -0.888311 -1.092505
  (0.19320)  (0.40103)  (0.19794)
  (0.23623) (-2.21510) (-5.51942)
   
D(FE(-1))  0.237586  0.251318  0.471742
  (0.16033)  (0.33280)  (0.16426)
  (1.48182)  (0.75516)  (2.87184)
   
C -0.006413  0.203007  0.113402
  (0.02142)  (0.04446)  (0.02194)
(-0.29942)  (4.56619)  (5.16782)
   
R-squared  0.383123  0.488109  0.577249
Adj. R-squared  0.275840  0.399084  0.503727
Sum sq. resids  0.036668  0.157981  0.038488
S.E. equation  0.039928  0.082878  0.040907
F-statistic  3.571147  5.482850  7.851391
Log likelihood  53.20258  32.75453  52.52447
Akaike AIC -3.443041 -1.982467 -3.394605
Schwarz SC -3.205148 -1.744573 -3.156712
Mean dependent -0.000670  0.110172  5.99E-05
S.D. dependent  0.046920  0.106913  0.058068
   
Determinant Residual Covariance   1.64E-09
Log Likelihood   164.0447
Akaike Information Criteria  -10.36034
Schwarz Criteria  -9.456341

以DISO为因变量时，其ect项的t统计量步显著，因此应将该变量作为若外生变量，即其应作为自变量，而不是外生变量，而其他两变量的ect值是显著的，故拟设为内生变量，并在此基础上检验短期和长期的Granger因果关系。

2# nathan9800

前辈你好：
以下是我在VAR模型视图中的GRANGER检验结果，请指点解读：
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests   
Date: 05/06/10   Time: 09:23   
Sample: 2004M11 2010M03   
Included observations: 62   
   
   
Dependent variable: XXZS   
   
Excluded Chi-sq df Prob.
   
YZZS  9.012170 3  0.0291
ZHZS  7.127737 3  0.0679
   
All  66.17253 6  0.0000
   
   
Dependent variable: YZZS   
   
Excluded Chi-sq df Prob.
   
XXZS  10.72604 3  0.0133
ZHZS  70.09209 3  0.0000
   
All  76.63557 6  0.0000
   
   
Dependent variable: ZHZS   
   
Excluded Chi-sq df Prob.
   
XXZS  9.325507 3  0.0253
YZZS  31.78991 3  0.0000
   
All  34.47530 6  0.0000

2# nathan9800 能具体讲讲如何基于VECM做granger吗？谢谢哦~~