格兰杰因果检验结果怎么看stata(求教,怎么看VEC 下做的格兰杰因果检验结果)

2025-04-20 13:20:50 1

格兰杰因果检验结果怎么看stata(求教,怎么看VEC 下做的格兰杰因果检验结果)

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求教,怎么看VEC 下做的格兰杰因果检验结果

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。

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比如第一条:SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066,如果置信度为0.05,那么,0.0066小于0.05,于是,第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。同理,PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207,这个概率很大,超过置信度,所以,意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。下面的相同。

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在5%显著性水平上,X不是Y的格兰杰原因,Y也不是X的格兰杰原因。

基于格兰杰检验原理和数据,得不出想要的结论,如果证明X可以影响Y,Y也可以影响X可以做VAR模型,Y对X的影响大于X对Y的影响,同理,PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207,这个概率很大,超过置信度,所以,意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。

情形讨论:

(1)x是引起y变化的原因,即存在由x到y的单向因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称x是引起y变化的原因。

(2)y是引起x变化的原因,即存在由y到x的单向因果关系。若式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称y是引起x变化的原因。

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(一)、ADF是单位根检验,第一列数据y做ADF检验,结果如下NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:C***tant,LinearTrendLagLength: (AutomaticbasedonSIC,MAXLAG= )t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic- . . Testcriticalvalues: %level- . %level- . %level- . 在 %水平上拒绝原假设,序列y存在单位根,为不平稳序列。但在 %、 %水平上均接受原假设,认为y平稳。对y进行一阶差分,差分后进行ADF检验:NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:NoneLagLength: (AutomaticbasedonSIC,MAXLAG= )t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic- . . Testcriticalvalues: %level- . %level- . %level- . 可见,在各水平上y都是平稳的。因此,可以把原序列y看做一阶单整。第二列xADF检验如下:NullHypothesis:XhasaunitrootExogenous:C***tant,LinearTrendLagLength: (AutomaticbasedonSIC,MAXLAG= )t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic- . . Testcriticalvalues: %level- . %level- . %level- . 在 %、 %水平上拒绝原假设,序列x存在单位根,为不平稳序列。但在 %水平上均接受原假设,认为x是平稳的。对y进行一阶差分,差分后进行ADF检验:NullHypothesis:XhasaunitrootExogenous:NoneLagLength: (AutomaticbasedonSIC,MAXLAG= )t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic- . . Testcriticalvalues: %level- . %level- . %level- . 可见,在各水平上x都是平稳的。因此,可以把原序列x看做一阶单整。(二)、只有一阶单整的序列才可以进行协整检验:利用engle和granger提出的两步检验法:首先建立模型:y=ax+c+e,结果为Y= . *X+ . 再对方程的残差进行ADF检验:NullHypothesis:EhasaunitrootExogenous:NoneLagLength: (AutomaticbasedonSIC,MAXLAG= )t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic- . . Testcriticalvalues: %level- . %level- . %level- . 从检验结果可以看出残差序列是平稳的,因此x和y之间存在协整关系。(三)、granger因果检验:PairwiseGrangerCausalityTestsDate: / / Time: : Sample: Lags: NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.YdoesnotGrangerCauseX . . XdoesnotGrangerCauseY . . 从结果可知拒绝y不能grangerx的假设,即ygranger引起x;但是不能拒绝x不能g引起y,即接受x不能granger引起y。

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