格兰杰因果关系检验

acjlhong 发表于 2010-6-12 02:25
您也没回答5F和7F关于双变量检验与协整方程是否有关的问题。
另9F第三段后半部分说明了一阶单整序列间的Granger因果关系既可能是自变量差分滞后项到差分形式因变量，也可能是误差修正项到差分形式因变量，已经足以说明自变量差分滞后项对因变量差分项的效应可以是Granger因果关系，足下4F之论已不攻自破。

给你一些时间了，有没有去翻翻书呀，给你保留机会修正，看来，你有点浪费这个机会哟！


好吧！来！先让我们把眼睛睁大看清楚，在9楼的第三段引述中，Prof. Granger 这样告诉我等後学：

"A consequence of the error-correction model is that either ... must be caused
by zt-1 which is itself a function of xt-1, yt-1. ..."
接下来 Prof. Granger 清楚地指出，协整描述的是长期，但 Granger causality 描述的是短期预测。

以上已经很明确点出，没有所谓的 「长短期 Granger causality」。

接续，Prof. Granger 一样在第三段引述中最後部分，阐释 Granger causality 的来源有二，按照英文的字面白话解释：
error-correction term 或 lagged differenced terms 前者只要调整系数不为零，後者只要存在於方程中，两者皆是。

若对这句英文 either A if ... or B if .... 硬要停留在那个 or  而不详察上下文来做文章，
OK.  那让我们再来瞧瞧某篇经点文献，Toda & Phillips (1993) 原始文献，摘录自原文的 1369~1370。

引述一

引述二

引述三

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引述一与引述二为模型的长相；
引述三则明确把 the null hypothesis of noncausality 写明。

配合引述文献中的方程设定之式(1) 与 式 (2)，分别 对照 null hypothesis 的式(4) 与 式(5)，
明白而没有任何灰色地带，Granger causality
毫无疑问地就是：
error-correction term 或 lagged differenced terms 前者只要调整系数不为零，後者只要存在於方程中，两者皆是。

据此，让我们转而请教 acjlhong，
您还有什么具理论支撑之论点，值得提出来反驳 Granger, Toda and Phillips？！

再回头来"回覆"你在五楼与七楼提出的"问题"，
其实这两个问题就用你自己提出且大夥於这个讨论串看到的 Granger (1988) 与 我刚提的 Toda & Phillips (1993)  一并回覆。

嗯！你自己提出支持你那长短期看法的 Granger(1988) 已经转而成为反驳你的理论支撑，
你要不要回头重新仔细地再好好读一下你举例的"其他那些文献"呢？！
也许又会如你在八楼以及你对 Granger(1988) 一般，你又会有一番新的理解。

祈祝你学习顺利。

精彩的辩论，让人受益非浅，但似乎双方都没有回答清楚对方的疑问（明晰的表述）。

我来回答lz的问题吧，我英文不好，只是看中文教材哈，《计量经济学理论与应用》王立平P188实例中虽然没有先验证平稳性，但是p189最后说两个因素应当加以考虑，一是被检验变量的平稳性，二是样本容量的长度。
这说明对变量平稳性还是有要求的。
    另《eviews统计分析与应用——赢在职场第一步》p254实例中，实例首先检验为非平稳数列，然后差分，数列变平稳，然后对差分数列进行了格兰杰因果检验。
    当然，这些人的书都是换着抄的多，水平也不一定比上面两位辩论的水平高。做个参考吧 呵呵


另外，我有一个问题想向大牛们请教。这里检验出有因果关系了，但是怎样说明2变量之间的这种关系是正是负呢？难道必须代入检验回归方程得到相关系数才可以？

哇塞！大牛们的吵架，是我的最爱啊~~~

很多引例 看不太懂
一个变量如果受到其他变量的滞后影响 就说存在预测性
那么 原数列是否平稳对结果有多大影响
……觉着还是基于非平稳更能看出影响效果

我觉得这个贴还可以辩一辩，好多论文还是做得长短期granger