文档介绍：格兰杰因果检验综述用于因果检验的方法很多,如传统的相关性和回归分析,但它们不能检验变量之间具体的影响关系;随着计量经济学的发展,更先进的方法应运而生,如格兰杰因果检验、Sims 因果检验等,其中,由2003 年诺贝尔经济学奖获得者格兰杰提出的格兰杰因果检验,不但可以检验变量之间长期稳定的因果关系,还有统计意义上的预测功能,对变量未来发展趋势具有良好的预测性。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性,对于经济现象中因果关系不明确的事物,、,刘伟铭等[3] 、韩东林[4] 运用格兰杰因果关系检验模型检验了固定资产投资与 CPI 之间的因果关系. 格兰杰(Granger) 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。” 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(ADF) 对变量进行平稳性检验。 ADF 的具体方法是估计回归方程: 1 1 1 ( 1) p t t t t t j t j t j Y Y Y Y Y u ? ?? ?? ???? ??????????(1) 式中: tY 为原始时间序列; t 为时间趋势项; 1tY ?为滞后 1 期的原始时间序列; tY?为一阶差分时间序列; t jY ??为滞后 j 期的一阶差分时间序列; α为常数; βt、ρ、 j?为回归系数; P为滞后阶数; tu 为误差项。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 Engle 和Granger 提出了协整理论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: 第一步,对同阶单整的序列 tX 和 tY ,用一个变量对另一个变量回归,即 t t t Y X ? ??? ??(2) 将模型的残差项用 tX 和 tY 表示: t t t Y X ? ??? ??(3) 式中: t?为模型残差估计值。第二步,对式(2) 中的残差项 t?进行 ADF t?为平稳序列,则得出 tX 和 tY 具有协整关系,式(2) 为协整回归方程。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: 1 1 1 m m t i t i i t i i