今天和大家分享一个关于格兰杰成因(格兰杰原始假说)的问题。以下是这个问题的总结。让我们来看看。
格兰杰原因，一切都是单一变量。
如果A是B的格兰杰原因，说明A的变化是B变化的原因之一，我们可以说明A对B的影响在一定程度上是正的。
这并不意味着A随B变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是建立在大量统计数据的基础上的。所以只能说，在一个相对长期累积的情况下，A的变化会导致b的变化。
格兰杰因果检验是目前计量经济学中广泛使用的一种检验方法，但是我们学计量的时候没有学过这种检验方法，所以经济学专业的学生应该学。上次谭英萍姐姐给我们讲宏观经济统计分析，她给我们做了介绍，但是只说了很肤浅的原理。
淘宝上格兰杰经典10年为什么这么便宜？
说起淘宝上的格兰杰经典，10年后会这么便宜，也和它的产量有关。它的制作成本不是很贵，项目也比较简单，知名度很高。几乎是家庭的必需品，就像柴米油盐一样，所以一直很畅销，所以比较便宜，但这也是格兰杰背景强大的原因。
而且，众所周知，格兰杰的品牌印章其实灵感来源于皮克特人雕刻的一个卡博石雕，品牌还拥有非常复杂精致的万花筒图案，完美诠释了格兰杰威士忌不断变化的口感和甜味。也很大气，也说明这个牌子的酒很浓郁。
此外，格兰杰的威士忌也是由非常特殊的材料制成的。它是由埋藏在地下近百年的雨水，经过地层中的石灰岩和砂岩慢慢过滤，吸收天然矿物质而形成的，这也是非常罕见的。只有格兰杰威士忌在制造过程中是用硬水酿造的，而用来酿造格兰杰威士忌的水是泰勒泉。为了保护泰洛希泉不受污染，格兰杰还购买了附近的土地，以确保格兰杰能保持其独特的特征。
格兰杰用美国奥索卡山脉的白橡木做软木塞，是因为它的年轮细密，毛孔细密均匀，也有利于里面威士忌的呼吸。也正因为如此，他们的品牌对酒的态度非常严谨，制作工艺精良，口感好，所以一上市就很受大众欢迎，就像日用品一样，所以价格非常便宜。
格兰杰检验后，说明一个变量是另一个变量的格兰杰原因？
解释残差平方和的曲线拟合。
例如:
如果A是B的格兰杰原因，说明A的变化是B变化的原因之一，我们可以说明A对B的影响在一定程度上是正的。
但是，这并不意味着A随B变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是建立在大量统计数据的基础上的。所以只能说，在一个相对长期累积的情况下，A的变化会导致b的变化。
曲线拟合:贝塞尔曲线与路径转换的误差。数值越大，误差越大；值越小，越准确。
扩展数据:
格兰杰因果问题
1.首先，格兰杰因果检验是一个统计时间序列，并不意味着因果关系。是否存在因果关系，需要根据理论、经验和模型来确定。
2.其次，格兰杰因果检验的变量要稳定。如果单位根检验发现两个变量不稳定，就不能直接进行格兰杰因果关系检验。
3.协整结果仅表明变量之间存在长期均衡关系。因为变量是不稳定的，所以需要协整。所以，首先，求变量的导数。
4.长期均衡不代表分析结束，短期波动也要考虑误差修正检验。
协整问题
1.格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提。因果关系不是我们通常理解的，但X的前期变化可以有效解释Y的变化，所以被称为“格兰杰原因”。
2.伪回归很可能出现在非平稳序列中。协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此，非平稳序列的因果关系检验是协整检验。
3.平稳性测试有三个功能:
(1)检验平稳性，如果平稳性是平稳性，则进行格兰杰检验；如果不稳定，做联合阳性试验。
(2)协整检验中各序列的酉序。
(3)判断时间学习栏的数据生成过程。
格兰杰，原因是什么？
格兰杰因果检验简介
格兰杰因果检验是目前计量经济学中广泛使用的一种检验方法，但是我们学计量的时候没有学过这种检验方法，所以经济学专业的学生应该学。上次谭颖萍姐姐给我们讲了宏观经济统计分析。她给我们做了介绍，但只讲了很浅显的原理(这种教学很危险)。
探讨因果关系，当然首先要定义什么是因果关系。这里不谈伽利略或休谟所说的哲学意义上的因果关系，只介绍它的统计学定义。从统计学的角度来看，因果关系是通过概率或分布函数来体现的:在宇宙中其他所有事件都是固定的条件下，如果一个事件A的发生或不发生对另一个事件B的发生概率有影响(如果事件定义了随机变量，也可以说是分布函数)，并且两个事件在时间上是顺序的(在A之前和B之后)，那么我们可以说A是B的原因。
早期的因果关系被简单地定义为概率，即如果P(B|A)P(B)，那么A就是B的原因(Suppes，1970)；但这个定义有两大缺陷:一是没有考虑时间顺序；其次，从P(B|A)P(B)我们可以立即从条件概率公式推导出P(A|B)P(A)。显然，上面的定义是自相矛盾的(而且定义中的“”是不合理的，所以改成“”是有意义的)。后来经过改进，“”的定义改为“≦”；
其实上面的定义还有一个更大的缺陷，就是信息集的问题。严格来说，要真正确定因果关系，必须考虑完整的信息集，也就是说，要得出“A是B的原因”的结论，必须综合考虑宇宙中的所有事件，否则往往会产生误解。最明显的例子是，如果有另一个事件C，是A和B的共同原因，考虑一个极端的情况:如果P(A|C)=1，P(B|C)=1，那么显然存在P(B|AC)=P(B|C)。至此可以看出，事件A是否发生与事件B无关..
因此，Granger(1980)提出了因果关系的定义，它是基于完全信息集和发生时间的顺序。至于标准，也是逐渐发展变化的:
首先根据分布函数(条件分布)进行判断。注意ω n是宇宙中直到n周期的所有信息，Yn是所有Yt (t=1…n)直到n周期，Xn+1是X在n+1周期的值，ω n-yn是除y以外的所有信息。
F(Xn+1 |ωn)≠F(Xn+1 |(ωn￠6￠1yn))-(1)
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单位根检验，协整，格兰杰因果关系检验是什么关系？
经验测试步骤:
先做单位根检验，看变量序列是否稳定。如果是平稳的，可以建立回归模型等经典的计量经济模型。如果不是静态的，就会有差异。当序列在I阶差分处平稳时，会服从I阶单形(注意趋势和截距的选择，根据P值和原假设判断)。
如果所有的检验序列都服从同阶的简单积分，我们可以构建一个VAR模型，进行协整检验(注意滞后期的选择)，判断模型中变量之间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果是这样，我们可以构建VEC模型或者做格兰杰因果检验来检验变量之间“谁引起谁变化”，即它们之间的关系是因果关系。
数据扩展:
第一，平稳性问题。
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很容易导致伪回归。
2.当被检验的数据是平稳的(即没有单位根)时，可以用格兰杰因果检验来进一步考察变量的因果关系，但格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则做不到。
3.当被测数据为非平稳(即存在单位根)且各序列顺序相同时(协整检验的前提)，如果要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，主要有EG两步方法和JJ检验。
A.EG两步法是基于回归残差的检验，其残差平稳性可以通过建立OLS模型来检验(一般采用EG两步法)。
b、JJ检验基于回归系数检验，前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模型)。
4.当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM来进一步考察短期关系。Eviews在这里也提供了Wald-Granger检验，但此时的Granger不是因果关系检验，而是变量外生检验。请注意识别。
第二，协整问题。
1.格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提。其因果关系不是我们通常所理解的，但X的前期变化可以有效解释Y的变化，所以被称为“格兰杰原因”。
2.非平稳序列很可能存在伪回归，协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此，非平稳序列的因果关系检验是协整检验。
3.平稳性检验有三个作用:(1)检验平稳性，如果稳定，做格兰杰检验，如果不稳定，做正态检验。(2)协整检验应采用各序列的酉序。(3)判断时间序列的数据生成过程。
第三，格兰杰因果关系。
第一，格兰杰因果检验是检验统计时间序列，不代表有因果关系。是否存在因果关系，需要根据理论、经验、模型来判断。
第二，格兰杰因果检验的变量应该是稳定的。如果单位根检验发现两个变量不稳定，那么就不能直接进行格兰杰因果关系检验。
第三，协整结果只是说明变量之间存在长期均衡关系，因为变量是不稳定的，需要进行协整，所以先对变量进行微分，然后通过格兰杰因果检验确定变量的顺序，再进行协整，看变量之间是否存在长期均衡。
第四，长期均衡不代表分析结束，短期波动也要考虑，还要做误差修正检验。
百度百科-单位根测试
以上是格兰杰原因的介绍和格兰杰原因的原假设。不知道你有没有从中找到你需要的信息？如果你想了解更多这方面的内容，记得关注这个网站。
