。。。。granger因果检验和向量自回归（VAR）模型问题 急急！！

1. 。。。。granger因果检验和向量自回归（VAR）模型问题 急急！！

明显EViews做的吧？其实你截下图更好了。。。我是这么理解的啊 可能不对：一般来说VAR都是内生变量 外生的话 按照理论来加 再看看显著性 我想你可能上面这五个外生变量 其实都是内生吧？就是一个五维向量 格兰杰原因和模型没有直接关系 做完VAR可以再检验。。。如果我说的对了 那么你首先要干的不是检验什么因果 而是检验序列平稳 不平稳要差分 平稳以后 就用JJ检验 然后建立简化的VAR 最后你想IRF 方差分解 或者做结构和VEC都行 不过 VEC要求必须协整。。。悬赏就算了 这个对我没用。。。

2. 怎么样用excel进行Granger因果检验？

原理：
如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，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。


                           F统计值                Probability       

A dose not Granger cause B     x                           y

B dose not Granger cause A     z                           w


granger因果关系检验又可以称为granger非因果关系检验。

在上表中，x与y是对应的，z与w是相互对应的。y与w是eviews软件根据x与z值计算出来的概率值，这样可以省去了查表的麻烦。即根据x或是y值来判断A是不是B的granger因都是可以的。

那么，在5%的显著性水平下，我们只要看看y和w的值与5%的关系就可以了。如果y5%，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。同样的方法可以分析w与5%的关系。

如果y和w都小于5%，那么A与B就互为因果关系。 

实现的具体方法：

在EXCEL中通过选择菜单： 工具--加载宏--分析工具库，就加载了数据分析的功能。

通过选择菜单：工具--数据分析--回归，对两列数据分别做为X和Y做两次回归，就可得到F值，及相应的P值。

3. 用什么软件可以进行Granger因果检验？？

计量经济学软件Eviews

4. 什么叫做Granger因果检验模型呢？

《金融计量分析应用》
Granger因果检验是检验经济变量间因果关系常用的一种计量经济学方法，其本质是用条件概率来定义因果关系。
你可以参考这个网址：http://www.iwep.org.cn/pdf/2005/glj.pdf

5. 如何用Eviews做时间序列的granger因果检验，要详细步骤！ 谢谢！

这个稍微有点麻烦，因为做granger因果，首先要注意序列是否平稳，一般要先做ADF检验，结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验，如果有协整关系同样可以G检验。否则做出来有可能会是伪回归，所以之前的准备工作有点麻烦。
如果仅仅说做Granger这一步的话：
1、假定你的工作文件已经建立，首先打开时间序列数据组窗口。
2、点击view键，选择Granger Causality。。。功能。
3、随即打开一个对话框，需要选择最大滞后长度，然后点击ok键，就得到检验结果。
4、比较下P和F值，判断下是否拒绝原假设，然后得出结论。
希望你的数据性质好，做的顺利：）

6. 怎么样用excel进行Granger因果检验？求答案

F统计值ProbabilityAdosenotGrangercauseBxyBdosenotGrangercauseAzwgranger因果关系检验又可以称为granger非因果关系检验。在上表中，x与y是对应的，z与w是相互对应的。y与w是eviews软件根据x与z值计算出来的概率值，这样可以省去了查表的麻烦。即根据x或是y值来判断A是不是B的granger因都是可以的。那么，在5%的显著性水平下，我们只要看看y和w的值与5%的关系就可以了。如果y<5%,即F检验没有通过，即拒绝AdoesnotGrangercauseB，也就是说A是B的格兰杰因。如果y5%，即F检验通过了，就接受AdoesnotGrangercauseB，也就是说，A不是B的格兰杰因。同样的方法可以分析w与5%的关系。如果y和w都小于5%，那么A与B就互为因果关系。实现的具体方法：在EXCEL中通过选择菜单：工具--加载宏--分析工具库，就加载了数据分析的功能。

7. stata granger因果检验什么意思

原理：
如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时（如果随机变量由事件定义的，也可以说，该分布函数）的影响，并在时间上两个事件和测序（B经过前期A），那么我们可以说，A是B的原因。 

 />剂量

 F统计量的概率

 <br没有格兰杰原因B XY 

 

 B组份不格兰杰引起

一个ZW 

格兰杰因果关系检验，并可以称为格兰杰非因果关系检验。 

 

在上面的表中，x和y分别对应，Z和W彼此对应。 y和瓦特是根据软件EVIEWS x和z的值的概率值的？计算的查找表可以被省略，这样的麻烦。即，根据判断的B值x或y是不是A格兰杰的结果是可能的。 

 

所以，在5％的显着性水平下，我们只有看的y的值和w与它的关系的5％。如果y  5％，即F-测试通过，接受“一个不Granger原因B”，即A不是B Granger原因。同样的方法可以分析用5％（重量）的关系。 

 

如果y和w分别小于5％，那么A和对因果关系乙级。 

 

具体实现方法如下：

 

在EXCEL中通过选择菜单：工具 - 加载项 - 分析工具库，加载数据分析功能。 

 
通过选择菜单：工具 - 数据分析 - 回归，两个数据的两倍，X和Y不回来，你可以得到的F值，以及相应的P值。

8. 如何用eviews做多变量的Granger因果检验？

你是做ARDL还是VAR
如果是VAR的话 x1 x2 x3的结果是自己出来的
如果是ARDL 要慢慢搞一下 也是postestimation test 然后看Granger Causality
主要还是看你的建模方式和你的目的