计量经济学格兰杰因果关系(几种因果(cause)或者相关性(interaction)推断的量度)
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几种因果(cause)或者相关性(interaction)推断的量度
1. correlation:有线性的皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)和数据排序相关的斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient) 2. 互信息(mutual information): 可衡量非线性的关系 ,或者 延迟的互信息(delayed mutual information) 3. 格兰杰因果关系检验(granger causality) 诺贝尔经济学奖获得者,英国经济学家克莱夫·格兰杰(Sir Clive William John Granger),是著名的经济时间序列分析大师,被认为是世界上最伟大的计量经济学家之一。Granger从预测的角度给出了因果关系的一种描述性定义,这就是我们现在所熟知的Granger因果关系。Granger指出:如果一个变量X无助于预测另一个变量Y,则说X不是Y 的原因;相反,若X是Y的原因,则必须满足两个条件: 第一,X应该有助于预测Y,即在Y关于Y的过去值的回归中,添加X的过去值作为独立变量应当显著地增加回归的解释能力;第二,Y不应当有助于预测X,其原因是,如果X有助于预测Y,Y也有助于预测X,则很可能存在一个或几个其他变量,它们既是引起X变化的原因, 也是引起Y变化的原因。现在人们一般把这种从预测的角度定义的因果关系称为Gra 感兴趣的可以读一下这篇发表在Science上的文章:参见 https://www.zhihu.com/question/27516929
计量经济学格兰杰因果检验中的问题
格兰杰因果关系要求两个被建立关系的时间序列必须都是平稳的,所以你找的因果关系是两个差分后的序列的关系而非原序列的格兰杰关系
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