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本帖最后由 wanghaidong918 于
06:36 编辑
&p&&&&&& 两个时间序列有协整关系，为什么格兰杰因果检验的结果没有因果关系呢？&/p&&p&&&&&&& 请各位高手帮忙！&/p&
协整必然Granger相关，但Granger相关则不一定协整如果协整却Granger无关，那叫什么协整我估计是你实用的VAR框架下的granger检验，这样可能是检验不出来的。在确定协整关系的情况下，应该使用建立在VEC（向量误差修正模型）基础上的协整检验来做，参数约束检验中要包含长期和短期关系、也可以只包含短期关系，我目前还没有见到协整序列在这一检验框架下Granger无关的实例。（相关做法可以参考王少平的书）对于两个单整序列，由于误检 ...
非常正常的,因果检验其实只是说明一个变量的加入是否对于预测另一个变量可以增加新的内容,而协整表示的是他们之间的长期均衡关系,如果两个变量有长期均衡关系,那么某一个变量在预测另一个变量时当然可能增加新的信息也可能不会增加新的信息
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非常正常的,因果检验其实只是说明一个变量的加入是否对于预测另一个变量可以增加新的内容,而协整表示的是他们之间的长期均衡关系,如果两个变量有长期均衡关系,那么某一个变量在预测另一个变量时当然可能增加新的信息也可能不会增加新的信息
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协整必然Granger相关，但Granger相关则不一定协整如果协整却Granger无关，那叫什么协整我估计是你实用的VAR框架下的granger检验，这样可能是检验不出来的。在确定协整关系的情况下，应该使用建立在VEC（向量误差修正模型）基础上的协整检验来做，参数约束检验中要包含长期和短期关系、也可以只包含短期关系，我目前还没有见到协整序列在这一检验框架下Granger无关的实例。（相关做法可以参考王少平的书）对于两个单整序列，由于误检的关系，VAR框架的Granger检验一般会是相关的，即使不协整，我另一个怀疑是你协整的这一结论是错误的
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以下是引用summerec在 23:15:00的发言：协整必然Granger相关，但Granger相关则不一定协整如果协整却Granger无关，那叫什么协整我估计是你实用的VAR框架下的granger检验，这样可能是检验不出来的。在确定协整关系的情况下，应该使用建立在VEC（向量误差修正模型）基础上的协整检验来做，参数约束检验中要包含长期和短期关系、也可以只包含短期关系，我目前还没有见到协整序列在这一检验框架下Granger无关的实例。（相关做法可以参考王少平的书）对于两个单整序列，由于误检的关系，VAR框架的Granger检验一般会是相关的，即使不协整，我另一个怀疑是你协整的这一结论是错误的既然协整一定GRANGER相关,那还做GRANGER检验,简直是画蛇添足,脱裤子放庇,多此一举
&&& && VAR框架下的granger检验可以说明什么呢？在高铁梅的书上看到过介绍，可是有点迷糊，分不清楚这种grange检验和group granger有什么区别？希望高手指点指点，不胜感激！
在这里问下，如果两个用EVIEWS验证是协整关系，那他们是不是一定能做出误差修正模型？
同意2楼的看法。我也常遇到协整但没有Granger因果的情况。如果你知道协整和Granger因果的含义应该就能明白了。Granger因果反应的是一个变量的滞后项对另一个变量的当期项是否有解释作用，而协整反应的同期关系，二者并不一定有关系。
根据Granger那个什么定理，协整关系一定可以用ECM表示。
正常的很,变量越多,越不能成立!
知道协整之后还做格兰杰检验绝不是脱裤子放屁，做格兰杰检验可以帮助你知道谁是谁的格兰杰原因
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急急急急！！！！ADF检验完后 我做了EG两步法和DOLS 尝试分析FD FDI KL OPEN 和QL 的关系 的出了结果 却不知道分析时该看P值还是Coefficient。。求大家帮忙尽可能详细的解答 它们分别和QL有什么样的关系呢 该如何分析呢！也请指正存在的任何检验错误。 万分感谢！！！！
检测得出的结果如下图 前两个是EG的 后两个是DOLS的
万分感谢！！！！
02:53:08 上传
Engle granger 检测结果1
02:53:09 上传
Engle granger 检测结果2
02:53:09 上传
02:53:10 上传
DOLS检测结果2
单位根检验应该是平稳的
简单的说，对于大多数的检验
如果你要看检验结果就看P值，如果你是要写方程就要看系数（当然系数也要看P值来确定是否通过检验）
好久不来了，刚看到不好意思。根据你的图，第一个ADF在1%的水平下拒绝了存在单位根的原假设，所以你的第一个ADF的结果是没有单位根。第二个ADF是在5%的水平下拒绝了原假设。根据你的样本（大概30个左右），5%的水平拒绝原假设没有什么问题，不一定非要苛求1%拒绝。不过你的ADF检验有两个问题。第一，关于lag的选取。我建议最好还是让information criteria(在eviews 我记得是sic吧）自动选取lag。在你的结果中显示你的lag是自己设置 ...
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顶顶顶 求各位解答
单位根检验应该是平稳的
简单的说，对于大多数的检验
如果你要看检验结果就看P值，如果你是要写方程就要看系数（当然系数也要看P值来确定是否通过检验）
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胖胖小龟宝 发表于
单位根检验应该是平稳的
简单的说，对于大多数的检验
如果你要看检验结果就看P值，如果你是要写方程就要看 ...谢谢你的回复！！！！ 我想再请问下 检验结果的coefficient是负值是表示与QL之间是没有相关性还是负相关性呢？ 同时他的P值又是小于5% 是表示什么呢 谢谢！！ 后面第二张图 里面的t值是大于1% level的ceitical value 同时p值是小于5% 这又是表示什么 表示前一张表的结果成立吗？
vera92 发表于
谢谢你的回复！！！！ 我想再请问下 检验结果的coefficient是负值是表示与QL之间是没有相关性还是负相关性 ...系数的负值一般来说代表自变量和因变量呈反向变动（一个增加，一个减少），但系数未必等于相关系数 你说的正相关还是负相关我觉得应该参照的是相关分析里的相关系数来看。当然没有相关性就不必要做回归了。
P值的问题，你说的1%和5%其实就看你选择的标准时哪个了。通常我们都会选择5%，对于一些要求高的检验可能会选择1%，对于一些要求低的甚至有时候会选择10%。比如一个参数的检验是P=0.04，那么它在5%的显著性下是通过检验，拒绝原假设的，但如果你选择1%作为参考标准，那么就要接受原假设。至于0.04这个数据与你选择1%还是5%没有关系，它只是一个概率。
胖胖小龟宝 发表于
系数的负值一般来说代表自变量和因变量呈反向变动（一个增加，一个减少），但系数未必等于相关系数 你说的 ...感谢回复！！！ 但是我还有两个相关的小问题不太懂 想直接问你 可以吗 方便加一下QQ吗
本帖最后由 vera92 于
11:00 编辑
不好意思 发了这么多遍。。。刚电脑卡了一下
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好久不来了，刚看到不好意思。根据你的图，第一个ADF在1%的水平下拒绝了存在单位根的原假设，所以你的第一个ADF的结果是没有单位根。第二个ADF是在5%的水平下拒绝了原假设。根据你的样本（大概30个左右），5%的水平拒绝原假设没有什么问题，不一定非要苛求1%拒绝。不过你的ADF检验有两个问题。第一，关于lag的选取。我建议最好还是让information criteria(在eviews 我记得是sic吧）自动选取lag。在你的结果中显示你的lag是自己设置的1.有些时候，ADF的结果和lag的选取也有很大的关系。如果你没有很充分的理由为什么选择1 lag，我建议你还是让数据自己决定吧。第二，ADF估计的详细结果你可以不需要汇报。因为他们并没有什么太大的意义。你要注意ADF的详细结果中给你的显著性检验和P值都是根据t分布的，而不是DF分布得出的。所以那里边的结果都是bias的。只有最上面的ADF test的P值才是根据ADF critical values得出的，才有意义。最后，既然你是在做EG的两步法，那么你当然应该希望residual是平稳的，这样你前面的回归才是协整的。如果你的结果出现了residual还是不平稳的情况，那么我想你的问题就大了。所以，现在的结果应该对你来说很不错。
希望对你有帮助。
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协整检验中的JJ极大似然法怎么做啊！在线等！结果要怎么分析！ 挥泪求助啊！
数据时这样的！
谢谢大侠了！
我有更好的答案
你应该要做单位根检验、协整检验以及格兰杰因果检验吧用eviews比较快操作的把数据和参考论文发给我我邮箱是
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如题，若两个序列，一个是平稳的，一个是一阶差分平稳的，那就做不成协整检验，但是该用什么判断格兰杰因果关系呢？是用第一个序列和第二个序列的差分判断吗？
不能，不存在协整关系的非平稳变量之间不能进行格兰杰因果检验，协整的前提就是存在同阶单整或序列平稳。参考张晓峒《计量经济学基础》。
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本帖最后由 becoo 于
06:37 编辑
见下面的链接
协整分析前进行单整检验，多变量同阶单整时建协整关系，残差序列白噪声，协整成立。Granger检验可以直接进行，不一定平稳，其实质为确定一个变量能否有助于预测另一个变量，如果有，则为有因果关系。协整与格兰杰检验不相互关联，角度不同。
本文来自: 人大经济论坛 Eviews专版 版，详细出处参考：
不能，不存在协整关系的非平稳变量之间不能进行格兰杰因果检验，协整的前提就是存在同阶单整或序列平稳。参考张晓峒《计量经济学基础》。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
23:20 编辑
请教高手们，在做论文时，选取了三个变量，GDP\短期贷款和长期贷款，都通过了单位根检验（一阶单整）和协整检验，显示他们有长期协整关系，但做GRENGER检验时，发现短期贷款不是GDP的格兰杰原因。我看书上说，如没有因果关系，就应把这个变量作为外生的，但是这样，之前的VAR模型是不是就不成立， 那么是不是要根据新的var模型做协整，可是这样一来我就得不到三者之间的长期关系了，这个长期关系是我迫切需要的。恳请高手们赐教
我的理解是：你如果非要长期关系，其实变量之间有协整关系就足以说明问题了，看样子你是通过var模型，然后进行协整关系计算的，然后再做个误差修正模型，说明三变量之间的长期协整关系和短期误差纠正，对于完成你的课题应该足够了。至于格拦截因果检验，建议你多做几期，然后说明问题这样说服力更好，实在没有因果关系，建议干脆不要做了。
局部对整体没有影响，所以这些建议，供你参考！
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我的理解是：你如果非要长期关系，其实变量之间有协整关系就足以说明问题了，看样子你是通过var模型，然后进行协整关系计算的，然后再做个误差修正模型，说明三变量之间的长期协整关系和短期误差纠正，对于完成你的课题应该足够了。至于格拦截因果检验，建议你多做几期，然后说明问题这样说服力更好，实在没有因果关系，建议干脆不要做了。
局部对整体没有影响，所以这些建议，供你参考！
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多谢大师，我还有一个问题，就是vec模型中有些系数没有通过t检验，这也从另一方面说明了格兰杰检验的问题，即短期没有因果关系，这不仅和理论有所违背，而且说明之前设立的VAR模型有问题，恳请赐教该如何解决呀
我和2楼的看法一样，vec一部分系数没通过检验也不是很大的问题，有的论文也这么做了而且还在核心上发表了
有协整关系，就表明有长期均衡关系，三个变量之间至少会存在一个因果关系，短期债券不是gDP的Granger原因也正常的，从计量角度上看
qingqing840322
& & 可有一个问题我一直很纠结，就是协整关系是在设定的var模型基础上做的，而高铁梅的书中将granger因果检验作为检验设定的var模型的检验，如果那就意味着没有因果关系var模型就不成立，那协整检验方程还成立吗？还有，这会不会与模型设立的形式有关呢？一般都将贷款与gdp的关系设定为log的线性形式，那我能不能将短期贷款、长期贷款与gdp设定为log的线性关系，如果不能，应设定为什么形式?恳请赐教！
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