格兰杰因果检验eviews操作步骤（eviews 怎么进行平稳性检验，协整检验，还有GRANGER因果检验，操作步骤SPSS的可以么）

本文目录

• eviews 怎么进行平稳性检验，协整检验，还有GRANGER因果检验，操作步骤SPSS的可以么
• 在eviews7.2中如何进行格兰杰因果检验
• 您好，能否将eviews6.0中进行面板数据格兰杰因果检验的操作步骤也发一份给我，谢谢您了！
• eviews6.0怎么做ADF检验 协整检验和 格兰杰因果检验
• 如何用Eviews进行EG检验和格兰杰因果检验，要具体步骤，急急急~
• 如何用Eviews做时间序列的granger因果检验，要详细步骤! 谢谢!
• Eviews5.0软件，格兰杰因果检验的详细步骤及如何看数据解说

eviews 怎么进行平稳性检验，协整检验，还有GRANGER因果检验，操作步骤SPSS的可以么

应用时间序列分析么？首先先做一个时序图，得出你这个序列他是不平稳的，同时，自相关和偏相关检验，可以看到有拖尾现象，直观判断数据不平稳，有着严重的自相关性。因此建立模型之前，必须对序列进行平稳化处理。一般，我们用差分法来消除序列的趋势。一阶差分可以消除线性趋势，二阶差分则可以消除二次曲线趋势。 先做一阶差分，在eviews里面的操作：假设你要产生一阶差分的序列为x，且已经把序列x的数据导入eviews在命令区键入：“series dx=d(x)” 再按回车键，eviews自然就帮你生成一个新的“dx”序列，即为一阶差分序列；二阶差分同样操作，“series d2x=d（dx）” 为进一步检验原始数列是否平稳，需对原始数据进行ADF检验。 然后那些个检验似乎要放到模型里才可以检验吧。AR，MA或者ARMA。一般我们用ARMA

在eviews7.2中如何进行格兰杰因果检验

同时打开两个变量，点击view--granger causality test，确定。希望对你有帮助，统计人刘得意

您好，能否将eviews6.0中进行面板数据格兰杰因果检验的操作步骤也发一份给我，谢谢您了！

[Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。你如果想对面板数据中的某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试。情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响 看看对不对、不对的话我就不知道了、给我高分啊

eviews6.0怎么做ADF检验 协整检验和 格兰杰因果检验

ADF检验，单个变量打开点窗口的view-unit root text。协整检验，将同阶单整的变量group打开，quick-estimate equation，输入被解释变量，c，解释变量，确定，再点proc-make residual series，出来残差序列，按ADF方法检验平稳性。格兰杰因果检验，在协整检验基础上，view-granger causality，选择滞后阶数，确定。

如何用Eviews进行EG检验和格兰杰因果检验，要具体步骤，急急急~

把数据输入后，选取相应分组数据，点选分析菜单，弹出窗口中选选项，比如格兰杰因果检验是要选定阶数，一般选2就可以。点选OK ，弹出的就是给验结果。！！！很简单的。

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GrangerCausality。。。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:)

Eviews5.0软件，格兰杰因果检验的详细步骤及如何看数据解说

（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。