可以不做格兰杰因果检验吗(时间序列数据分析是不是一定要做格兰杰因果关系检验)
本文目录
- 时间序列数据分析是不是一定要做格兰杰因果关系检验
- 面板var分析时,格兰杰因果检验和面板矩估计(GMM)都要进行吗
- 没有格兰杰因果关系,是不是就不能建立V
- 向量自回归模型必须检验做格兰杰关系吗 这整套的步骤是怎样的
- 不是格兰杰原因还能分析吗
- eviews格兰杰检验不通过怎么办
- Eviews建立VAR模型,如果选择的指标之间不存在格兰杰因果关系,还能做VAR模型么
时间序列数据分析是不是一定要做格兰杰因果关系检验
你要探讨因果关系的时间序列 自然要做这个分析如果在你的时间序列中不存在因果关系的探讨,比如单纯的指数平滑、移动自回归这些不需要做
面板var分析时,格兰杰因果检验和面板矩估计(GMM)都要进行吗
一般不需要。因为VAR 模型是一种非理论性的模型,其系数的经济学意义会有牵强。而且pvar模型主要就是看脉冲响应和方差分解,gmm估计一般不列出
没有格兰杰因果关系,是不是就不能建立V
1,原始数据不平稳,不能建立VAR模型,只能建立VEC模型。2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息。3,顺序:单位根-平稳-VAR-格兰杰;单位根-不平稳-协整-VEC-格兰杰4,二阶差分协整应该还是用原始数据做吧,我个人认为是这样的,改天去问问老师去。
向量自回归模型必须检验做格兰杰关系吗 这整套的步骤是怎样的
格兰杰因果关系的存在,很大程度上反映了VAR模型建立的合理性,所以确定和估计VAR模型后,一般都要进行格兰杰因果关系检验。然后在VAR模型合理性的基础上,分析冲击响应。
不是格兰杰原因还能分析吗
能。格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测,是统计意义上的“格兰杰因果性“,而不是真正意义上的因果关系,不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然,即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系,也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中,统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的,对于经济预测等仍然能起一些作用。
eviews格兰杰检验不通过怎么办
eviews格兰杰检验不通过可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期,变小或者变大。可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期,变小或者变大,如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。因为正如楼上所说,格兰杰因果检验只能验证数值上的因果,没有说必须要做,很多好的核心期刊的文章都没有做格兰杰因果检验。
Eviews建立VAR模型,如果选择的指标之间不存在格兰杰因果关系,还能做VAR模型么
可以放入VAR模型中,格兰杰、脉冲响应分析、variance decompositi*** 是分析VAR的三种方式而已。A 是B 的granger causality,只是说A的过去值对B现在的值有影响。
希望能帮到其他人。
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