格兰杰因果检验
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本帖最后由 wanghaidong918 于
10:13 编辑
单方根检验后用原始数据还是一阶差分数据做格兰杰检验？
做一元回归呢又是用哪个？？？求解答啊
对于时间序列来说，首先进行单位根检验，若平稳，则进行回归分析；若不平稳，则需确定单整阶数，若同阶单整，那么可以进行协整分析。
格兰杰因果检验的前提条件是两个平稳序列或者具有协整关系的非平稳序列。
载入中......
对于时间序列来说，首先进行单位根检验，若平稳，则进行回归分析；若不平稳，则需确定单整阶数，若同阶单整，那么可以进行协整分析。
格兰杰因果检验的前提条件是两个平稳序列或者具有协整关系的非平稳序列。
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对于时间序列来说，首先进行单位根检验，若平稳，则进行回归分析；若不平稳，则需确定单整阶数，若同阶单整，那么可以进行协整分析。
格兰杰因果检验的前提条件是两个平稳序列或者具有协整关系的非平稳序列。
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据我看来，都是用平稳后的数据进行回归和格兰杰因果关系检验。
谢谢。。。
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论坛法律顾问：王进律师1格兰杰因果关系检验模型；格兰杰(Granger)从时间序列的意义上来界定；111平稳性检验；当两个变量均为非平稳时间序列时,对其进行的格兰杰；(ADF)对变量进行平稳性检验；?Yt?Yt?Yt?1????t?(??1)Yt；j?1j?Yt?j?ut,(1)；式中:Yt为原始时间序列;t为时间趋势项;Yt?；112协整检验；如果两个序列是非平稳序列,那么在回
1 格兰杰因果关系检验模型
格兰杰(G range r)从时间序列的意义上来界定因果关系,提出了因果关系的计量经济学定义:“欲判断X是否引起Y,则考察Y的当前值在多大程度上可以由Y的过去值解释,然后考察加入X的滞后值是否能改善解释程度。 如果X的滞后值有助于改善对Y的解释程度,则认为X是Y的格兰杰原因。 ”[ 5 ]
111 平稳性检验
当两个变量均为非平稳时间序列时, 对其进行的格兰杰因果关系检验得到可能是虚假的结果, 因此应首先采用扩展迪基―――富勒检验
(AD F)对变量进行平稳性检验。AD F的具体方法是估计回归方程[ 6 ] :
?Yt?Yt?Yt?1????t?(??1)Yt?1???
j?1j?Yt?j?ut,
式中: Yt为原始时间序列; t为时间趋势项;Yt?1为滞后1期的原始时间序列;?Yt为一阶差分时间序列;?Yt?j为滞后j期的一阶差分时间序列;α为常数;?t、ρ、?j为回归系数; P为滞后阶数;?t为误差项。
112 协整检验
如果两个序列是非平稳序列, 那么在回归之前要对其进行差分, 然而差分可能导致两个序列之间关系的信息损失,所以Eng le和G ranger提出
了协整理论[ 7 ] ,目的是考虑是不是存在对非平稳变量的时间序列进行回归而不会造成错误的情况.。笔者采用EG 两步法进行协整检验. EG 两步 法的检验步骤[ 8 ] :
第一步,对同阶单整的序列Xt和Yt, 用一个变量对另一个变量回归,即 Yt= α +βXt +εt ,
将模型的残差项用Xt 和Yt表示:
εt= Yt - α - βXt ,
式中:εt 为模型残差估计值.
第二步,对式(2) 中的残差项εt 进行AD F检验. 若检验结果表明εt 为平稳序列,则得出Xt 和Yt具有协整关系,式(2) 为协整回归方程.
m113 格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验要求估计以下回归模型[ 9 ] : m
iiXt?i?mt?i??Yii?1it?i??1t,
(4) Xt???Y
i?1???i?1Xt?i??2t,
式(4) ～ 式(5) 中: Xt、Yt 为X、Y原始序列当期值;Xt?i、Yt?i为X、Y原始
序列滞后i期的值;?i、?i、?i、?i为回归系数;?1t、?2t为误差项。 格兰杰检验是通过构造F 统计量, 利用F 检验完成的。如针对X不是Y的格兰杰原因这一假设,即针对式(4) 中X滞后项前的参数整体为零的假设,分别做包含与不包含X滞后项的回归,记
前者的残差平方和为RSSU ,后者的残差平方和为RSSR ,再计算F统计量: F = (RSSR - RSSU ) ×(N - 2n - 1) /RSSU ×n,
(6) 式中: n为X的滞后项的个数, N为样本容量。
如果计算的F值大于给定显著水平α下F分布的响应的临界值Fα ( n, N - 2n -
1) , 则拒绝原假设,即认为X是Y的格兰杰原因.G range r关于因果关系的定义是建立在X和Y都是稳定序列,即零阶单整的基础上的, 如果X和Y不是稳定序列,则无法用G range r方法检验序列之间的因果关系。如果X和Y一阶单整且不存在协整的情况下, 因果关系可以通过一阶差分模型的标准F检验来确定。 即可以通过一阶差分形式的G range r方法(见式(7) 、式(8) ) 来检验变量间的因果关系:
it?iYt????X
m?m???Yii?1
it?it?i??1t, (7) Xt????Yi
i?1t?i????Xi?1??2t, (8)
式(7) ～式(8) 中:?Xt?i、?Yt?i 为X、Y一阶差分序列滞后i期的值。 2 格兰杰因果关系检验模型的应用
笔者应用格兰杰因果检验模型检验我国城镇登记失业率与各项指标之间的因果关系。
211 指标选取和数据修正
选用的指标为1995年～2009年城镇单位就业人员工资总额，城镇居民人均收入，城镇居民家庭恩格尔系数，城镇分于全社会固定资产投资，城镇居民消费水平，国内生产总值，进出口总额，城镇就业人数，第一产业就业人数，第二产业就业人数，第三产业就业人数。数据来自中华人民共和国国家统计局网站。 由于提供的价格指数采用的是环比,因此
笔者对数据进行了修正, 以2006年为基期, 并假
定2006年各季度间价格指数反映各季度间实际
价格变动,其后各季度数据以上年值为100,乘以
当期价格指数,并假定修正后的价格指数反映了
价格变化情况[ 11 ] . 原始数据和修正后数据见
表1 沈阳市2006 - 2009年份季度的房屋销售
价格指数和土地交易价格指数
修正后房屋
修正后土地
. 6 104. 2 106. 6 104. 2
2 106. 6 103. 5 106. 6 103. 5
3 106. 3 104. 2 106. 3 104. 2
4 106. 8 105. 7 106. 8 105. 7
. 4 106. 4 113. 0 110. 6
2 105. 2 106. 3 111. 8 109. 8
3 105. 2 107. 0 111. 5 111. 2
4 107. 7 106. 7 114. 5 112. 4
. 0 104. 7 115. 4 111. 1
2 105. 9 105. 2 111. 1 111. 5
3 102. 8 106. 2 108. 0 113. 2
4 100. 6 105. 1 108. 3 111. 8
. 2 103. 1 110. 2 107. 8
2 101. 7 101. 0 107. 6 106. 2
3 101. 4 102. 3 104. 2 108. 5
212 地价与房价的平稳性检验
首先对沈阳市地价(XL P )和房价( YHP )进行
平稳性检验. 运用AD F单位根检验法得出的检验
结果见表2.
结果表明:序列XL P和YHP的AD F统计量大
于10%显著性水平下的临界值, 接受原假设, 即
地价和房价的原始序列含有单位根, 为非平稳序
列;而一阶差分序列ΔXL P和ΔYHP的AD F值小于
10%显著性水平下的临界值,为平稳序列,说明地
价与房价的原始数列是一阶单整序列, 满足协整
检验的前提.
表2 沈阳市地价(XL P )与房价( YHP ) AD F检验结果
参数AD F统计量临界值结论
XL P - 2. 299 450 - 2. 701 103 不平稳
ΔXL P - 2. 778 020 - 2. 701 103 平稳
YHP - 1. 311 707 - 2. 690 439 不平稳
ΔYHP - 2. 930 722 - 2. 713 751 平稳
注:Δ临界值代表10%的显著性水平.
213 地价与房价的协整检验
运用EG两步法对XL P和YHP进行协整关系检
第一步,以XL P为自变量,对XL P和YHP进行最
小二乘回归, 求得回归系数α = 01637, β =
401142,回归方程如下:
YHP = 401142 + 01637XL P +εt. (8)
计算残差估计值εt ,得到序列:
= YHP - 401142 - 01637XL P. (9)
第二步,检验上述模型的残差序列εt 是否为
平稳序列,检验结果见表3.
表3 残差序列AD F检验
检验序列AD F统计量置信度水平/% 临界值
1 - 4. 121 990
残差序列- 0. 454 079 5 - 3. 144 920
10 - 2. 713 751
由表3可知,残差序列的AD F检验统计量为
- ,大于显著性水平1%、5%、10%时的
临界值,因此可认为估计残差序列为不平稳序列,
这表明地价与房价之间不存在协整关系.
214 格兰杰因果检验
由AD F检验和协整检验可知沈阳市地价和
房价均为一阶单整序列且不存在协整关系, 因此
用式(7)和式(8)进行格兰杰因果关系检验,显著
性水平取10% ,滞后期取1～4,检验结果见表4.
表4 沈阳市不同滞后期的地价与房价之间的格兰杰因果关系检验 滞后期零假设F统计量P值决策
地价不是房价的格兰杰原因0. 569 22 0. 466 42 接受
房价不是地价的格兰杰原因0. 309 04 0. 589 40 接受
地价不是房价的格兰杰原因1. 117 16 0. 373 36 接受
房价不是地价的格兰杰原因5. 645 93 0. 029 57 拒绝
地价不是房价的格兰杰原因1. 513 80 0. 319 12 接受
房价不是地价的格兰杰原因3. 403 01 0. 090 32 拒绝
地价不是房价的格兰杰原因1. 884 46 0. 375 41 接受
房价不是地价的格兰杰原因53. 390 20 0. 001 87 拒绝
结合F 检验和P 值, 从表4可以看出, 当滞
后期数为1期时, 沈阳市地价对房价没有显著影
响,房价对地价也没有显著影响,两者不存在因果
关系;滞后期为2～4期时, 沈阳市房价对地价影
响显著,房价是地价的格兰杰原因,而地价对房价
始终没有显著影响,地价不是房价的格兰杰原因.
通过格兰杰因果检验模型的检验, 得出沈阳
市房价是地价的格兰杰原因, 房价的上涨会带动
地价的上涨;而地价不是房价的格兰杰原因,但地
价作为房价的重要组成部分, 对房价有一定的影
响作用. 土地只是构成房地产的一个生产要素,其
需求的变化是受房屋市场需求变化影响的, 房屋
市场供不应求,价格上涨,才使开发商对土地的需
求增加,造成地价上涨. 所以,土地招标、拍卖和挂
牌政策的实施不是造成房价上涨的主要原因.
易会文. 格兰杰因果检验用法探讨[ J ]. 中南财经 政法大学学报, 2006 (5) : 34 - 36.
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游和远, 谭术魁, 林宁. 基于格兰杰因果关系检验
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Eviews 格兰杰因果关系检验结果说明 一、经济变量之间的因果性问题 计量经济模型的...检验要求估计以下的回归: (1) (2) 其中白噪音 u1t 和 u2t 假定为不相关... 根检验,看变量序列是否平稳序列, 若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;...因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二 1、格兰杰检验只能... 滞后模型与自回归模型的估计与应用,掌握格兰杰因果关系检验方法,熟悉 Eviews 的...图 5 在图 5 所示对话框中输入滞后长度 “1”,然后单击 OK 按钮,屏幕会... 目录中文摘要1 英文摘要1 一、导言2 (一)南京市房价走势分析2 (二)南京市土地市场情况分析3 (三)问题的提出5 二、文献回顾5 (一)对南京市房地产市场的研究... 格兰杰因果检验模型作为一种计量经济分析工具可以从统计意义上检验变 量之间的因果...1.1 平稳性检验 当两个变量均为非平稳时间序列时, 对其进行的格兰杰因果关系... 格兰杰伪因果关系检验的小... 7页 1财富值 1格兰杰因果关系检验模型1 6页 5...格兰杰因果关系检验一、经济变量之间的因果性问题 计量经济模型的建立过程, 本质上... + Π1 Yt-1 + ut (4.1.3) 那么,含有 N 个变量滞后 k 期的 VAR 模型...在实际中,除了使用格兰杰 非因果性概念外,也使用“格兰杰因果性”概念。顾名思... (1)假定销售量对厂房设备支出有一个分布滞后效应,试用 4 期滞后和 2 次多项式去估计 此分布滞后模型; (2)检验销量与厂房设备支出的格兰杰因果关系,使用直至 6 ... 实验八 分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 13金数2班
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我在做关于房价（hp）的影响因素的检验，选取的地价（lp），利率（lr），房屋竣工面积（coa），cpi，M2五个变量。对数据进行了平稳性检验，差分后平稳，原序列也是一阶单整的，然后做了协整检验，结果见图1.现实也是通过的呀，可是格兰杰因果关系就是不通过如图2，显示几个变量与房价都没有因果关系，无论单向还是双向。这是怎么回事呀？求大神解答！！
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格兰杰检验
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正无穷 发表于
试试增加滞后阶数，或者用他们的一阶差分项首先谢谢您的解答，我做检验的时候用的就是一阶差分后平稳的序列，而且是从第一阶试到第6阶，都显示不通过的。
秋风飒飒 发表于
首先谢谢您的解答，我做检验的时候用的就是一阶差分后平稳的序列，而且是从第一阶试到第6阶，都显示不通过 ...那些变量lp,lr是取了对数的意思吗？看格兰杰检验那张图，是不是有些变量用原数据，有些用差分项了。多看看其他人的文章，参考参考，我平时用stata做的，虽然道理差不多，但Eviews的图不是看的很懂。
请问你有房价，地价，利率等的相关数据么？
秋风飒飒 发表于
我在做关于房价（hp）的影响因素的检验，选取的地价（lp），利率（lr），房屋竣工面积（coa），cpi，M2五个 ...会不会是由于格兰杰检验是用的差分量，而协整检验是原变量？协整是指长期关系，但是差分量之间不一定存在这种长期关系。比如差分量直接进行回归估计就可能丢失长期信息？求大神解
求问楼主，这个问题解决了吗？我最近也在忙论文，遇到了跟你一样的问题，单位根检验显示同阶单整，协整检验也通过了，但是格兰杰检验都不是因果关系，求问楼主后来是怎么解决的？
Cytia 发表于
求问楼主，这个问题解决了吗？我最近也在忙论文，遇到了跟你一样的问题，单位根检验显示同阶单整，协整检验 ...求问啊！！！这样的怎么解决？呼唤楼主
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计量经济学eviews操作
导读：因此要加速经济结构调整,进一步减小第二产业的比重,使得经济增长不再以环境污染为代，鼓励各类工业企业,积极转变发展方式,积极实行清洁生产,在提高经济效益的同时改善环，积极开展技术创新,探索技术进步与环境改善之间的关系,通过经济增长推动技术进步,利，可构造回归模型等经典计量经济学模型，D.GRANGER因果检验结果显示在10%的水平下,lnfgu是lncz的格兰杰原因,而lncz不是lnfgu的格
D. GRANGER因果检验
结果显示在10%的水平下,lnfgu是lncz的格兰杰原因,而lncz不是lnfgu的格兰杰原因,lnfq和lncz互为格兰杰原因,lnfq和lnfgu互不为格兰杰原因。工业固体废弃物和工业废气排放量都是第二产业产值的格兰杰原因说明江苏的第二产业的发展在一定程度上仍然依靠重工业的发展,是以破坏环境为代价的。特别的工业固体的固体废弃物和第二产业的产值互为格兰杰原因说明两者形成了相互推动的局面。
E. 脉冲响应分析
我们分别给各个变量一个单位大小的冲击,得到脉冲响应函数图 (图3-图
从图3中可以看出,给工业固体废弃物产生量一个正的冲击后,第二产业产值在第1期到第四期内有正的增长,在第4期开始下降,第7期下降为0,第9期后开始稳定。图4显示若给定工业废气一个正的冲击后,对第二产业产值在后10期都有推动作用，第8期后开始稳定。图5、图6说明在给定第三产业产值的一个正的冲击下,工业固体废弃物在第2到6期内持续增长,第7期以后开始下降,逐渐平稳;而工业废气上升到第3后下降,第4期又开始上升,第7期以后下降,并逐渐平稳。
本实验以年度江苏第二产业产值,工业固体废弃物产生量和工业废气排放量为研究对象,通过建立VAR模型,说明了三者直接按的长期均衡关系,并利用脉冲响应函数分析变量之间的动态作用机制。通过实证分析,在一定程度上,江苏的第二产业的发展以污染环境为代价的。因此要加速经济结构调整,进一步减小第二产业的比重,使得经济增长不再以环境污染为代价。鼓励各类工业企业,积极转变发展方式,积极实行清洁生产,在提高经济效益的同时改善环境质量,尽量避免走D边污染边治理‖的老路。积极开展技术创新,探索技术进步与环境改善之间的关系,通过经济增长推动技术进步,利用先进技术把发展生产与保护环境相结合,反过来再推动经济的增长。
应用VAR模型时的注意点
向量自回归（VAR,Vector Auto regression）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger（1987a）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。
VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型，同时，向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响。如果变量之间不仅存在滞后影响，而不存在同期影响关系，则适合建立VAR模型，因为VAR模型实际上是把当期关系隐含到了随机扰动项之中。
1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验
A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性
B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别。
5、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
6、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
7、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。
ADF检验：1 view---unit roottest,出现对话框，默认的选项为变量的原阶序列检验平稳性，确认后，若ADF检验的P值小于0.5，拒绝原假设，说明序列是平稳的，若P值大于0.5，接受原假设，说明序列是非平稳的；2 重复刚才的步骤，view---unit root test,出现对话框，选择1stdifference,即对变量的一阶差分序列做平稳性检验，和第一步中的检验标准相同，若P值小于0.5，说明是一阶平稳，若P值大于0.5，则继续进行二阶差分序列的平稳性检验。
先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。
第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。
第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。
第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
8.单位根检验是检验数据的平稳性，或是说单整阶数。
9.协整是说两个或多个变量之间具有长期的稳定关系。但变量间协整的必要条件是它们之间是同阶单整，也就是说在进行协整检验之前必须进行单位根检验。
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