一般有两个方法,约翰森(Johansen)检验法与恩格尔-格兰杰(Engel-Granger)检验法。 约翰森(Johansen)检验法针对含有滞后项的情况,如下: 本篇笔记考虑更为简单的恩格尔-格兰杰(Engel-Granger)检验法。对于下述关系式进行两步检验: 第一步: 基于OLS方法回归上述模型得到系数; 第二步:基于ADF方法检验序列 是否平稳;若平稳,...
格兰杰因果检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时候非常敏感，不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果,常常需要进行不同滞后期长度的检验,以得到稳健的结论，也可以根据VAR模型的滞后阶数来确定。4 总结 格兰杰因果检...
ssc install gcause (下载格兰杰因果检验程序gcause)gcause y x,lags(1) (滞后1 期)estat ic (显示AIC 与BIC 取值,以便选择最佳滞后期) gcause y x,lags(2) (滞后2 期)estat ic (显示AIC 与BIC 取值,以便选择最佳滞后期) 特别说明,在选定滞后期后,对于因果关系检验,该方...
格兰杰因果关系检验是一种用于检验两个时间序列变量之间是否存在一种因果关系的统计方法。特点 基于时间序列数据的分析，通过检验变量之间是否存在一种预测关系来确定因果关系，适用于分析经济、金融等领域的时间序列数据。格兰杰因果关系检验的重要性 揭示变量之间的因果关系 01 格兰杰因果关系检验能够揭示两个时间序列变量...
如何使用格兰杰因果检验来了解一个时间序列是否有助于预测另一个时间序列? 1. 什么是时间序列? 时间序列是以固定时间区间记录的观察序列。 根据观察的频率,一个时间序列通常可能是每小时、每天、每周、每月、每季度和每年。有时,你也可能有以秒为单位的时间序列,比如,每分钟的点击量和用户访问量等等。
5.4格兰杰因果关系检验 5.4.1时间序列自回归模型 (一)自回归模型 时间序列模型包括两类: 时间序列结构模型:研究多个时间序列之间的协整关系 随机时间序列模型:研究单个时间序列不同时间上观测值的关系,也称无条件预测模型 利用结构模型进行预测,需要给定外生变量的值;而用随机时间序列模型进行预测,只需要将时间外推即可...
格兰杰因果检验的关键是比较两个模型:一个包含了待测变量的历史观测值作为预测变量,另一个只包含已知历史观测值的模型。通过比较两个模型的预测准确度,可以判断待测变量的历史观测值是否对目标变量的预测有额外的信息。 具体而言,格兰杰因果检验的步骤如下: 1.确定待测变量和目标变量; 2.构建自回归模型,选择合适的...
下面我们将使用Stata软件来演示如何进行恩格尔-格兰杰检验。 首先,我们需要加载数据并将其转换成时间序列格式。在这个例子中,我们将使用“us_macro.dta”这个Stata自带的示例数据集: use us_macro.dta tsset date 接下来,我们需要进行ADF检验,以确定所选时间序列是否平稳。在这里,我们将选择两个变量:实际GDP和消费者...
1、第二节 格兰杰因果关系检验 所谓因果关系,是指变量之间的依赖性,作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的,原因变量的变化引起结果变量的变化。 通过前面的学习,我们已经知道,因果关系不同于相关关系;而且从一个回归关系式我们并不能确定变量之间是否具有因果关系。虽然我们说回归方程中解释变量是被解释变量的原因...