格兰杰因果检验有意义吗（granger因果检验和回归）
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granger因果检验和回归
A如果granger cause B 的话，B 是因变量，A是自变量。A应该很显著。如果不显著，你看看是不是什么地方有错误。或者，你的模型里有一些其他变量，干扰了结果。
granger causality已经不像以前那么流行了。因为，granger causality通过的一些模型，有不少是所谓 spurious model，也就是虚假的模型。而某些很明显有相关经济学含义的变量，GC却根本检查不出来。
GC已经不像以前那么流行了。GC只是统计学上的因果检验，不是经济学意义上的因果检验。你去regress 年度上海大盘指数，on 年度上海人平均身高，一样能得到很强的GC结果。但这两个根本没有经济学关系。所以，就算变量之间不是GC，不意味着没必要做回归。一般劳动力素质（一般用教育来衡量）和经济发展的GC就很弱，但不意味着劳动力素质对经济没影响。
单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系
实证检验步骤：
先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。
若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即三者之间的关系为因果关系。
资料拓展：
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容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想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，协整检验主要有EG两步法和JJ检验
A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性（一般用EG两步法）
B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别
二、协整性问题
1、格兰杰检验只能用于平稳序列, 这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
3、平稳性检验有3个作用：（1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。(2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。(3）判断时间学列的数据生成过程。
三、格兰杰因果问题
第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。
第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么不能直接进行格兰杰因果检验。
第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，因为变量不平稳才需要协整，所以先对变量进行差分，平稳后可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后进行协整，看变量是否存在长期均衡。
第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
格兰杰因果关系意义
角度，因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，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有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说A是B的原因。早期因果性是简单通过概率来定义的，即如果P(B|A)》P(B)那么A就是B的原因（Suppes，1970）；然而这种定义有两大**：一、没有考虑时间先后顺序；二、从P(B|A)》P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)
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格兰杰因果关系 是格兰杰因果检验的结果 原假设为x不是y的格兰杰成因 是为了说明 x对y是否存在影响的一种检验方法 前提是：x和y 平稳 或者是一阶协整 可参考时间序列相关书籍
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