那进行完格兰杰检验之后,一个变量是另一个变量的格兰杰原因,能说明...

如果A是B的granger原因，说明A的变化是B变化的原因之一。我们可以解释，A对B的影响在一定程度上是积极的。这并不意味着A随着B的变化而变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据。

并且这两个事件在时间上又先后顺序（A前B后），那么我们便可以说A是B的原因。

虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难，但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验（Granger causality test）。

格兰杰因果检验操作案例

如果y；5%，即F检验没有通过，即拒绝“A does not Granger cause B”，也就是说A是B的格兰杰因。如果y；5%，即F检验通过了，就接受“A does not Granger cause B”，也就是说，A不是B的格兰杰因。

第一步：选定两序列，以group打开（点右键，选open as group)得弹出窗如图：第二步：选菜单view，点选最后一项granger causalty test...得弹出窗，输入阶数，一般2或3即可，点OK，得结果。

在EViews中操作时，需确保因果关系检验的可靠性。例如，如果7阶被识别为外生变量，Wald检验在5%显著性水平下并未显示Granger因果关系（自由度为6，不达到显著性）。

最后一种方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。

格兰杰因果关系检验不显著怎么办

首先，确认y和x是否平稳；其次，通过单位根检验后，一般常将（x，y）构成一个二元VAR系统，在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。

首先，格兰杰因果检验的前提是两个变量之间存在因果关系。如果两个变量之间不存在因果关系，那么格兰杰因果检验就无法通过。其次，格兰杰因果检验的结果也受到样本大小和样本选择的影响。

eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期，变小或者变大，如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。

格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。