格兰杰因果关系检验.ppt

格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验Granger Test of Causality1 1、原理、原理•自回归分布滞后模型揭示：某变量的变化受其自回归分布滞后模型揭示：某变量的变化受其自身及其他变量过去行为的影响自身及其他变量过去行为的影响•当两个变量在时间上有先导当两个变量在时间上有先导——滞后关系时，滞后关系时，可以从统计上考察这种关系是单向的还是双向可以从统计上考察这种关系是单向的还是双向–如果主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量如果主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量的当前行为，存在单向关系；的当前行为，存在单向关系；–如果双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为，如果双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为，存在双向关系存在双向关系•向量自回归分布滞后模型可以用于变量间关系向量自回归分布滞后模型可以用于变量间关系的检验2 2、格兰杰因果关系检验、格兰杰因果关系检验X对对Y有单向影响：有单向影响：αα整体不为零，而整体不为零，而λλ整体为零；整体为零；Y对对X有单向影响：有单向影响：λλ整体不为零，而整体不为零，而αα 整体为零；整体为零； Y与与X间存在双向影响：间存在双向影响：αα和和λλ整体不为零；整体不为零；Y与与X间不存在影响：间不存在影响：αα和和λλ整体为零。

整体为零•格兰杰检验是通过受约束的格兰杰检验是通过受约束的F检验检验完成的如完成的如: :如果如果F>F (m,n-k) ，则拒绝原假设则拒绝原假设如果如果FF (m,n-k) ，则拒绝原假设则拒绝原假设•格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感不同的滞后期可能会得到完全不同时很敏感不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果的检验结果•一般首先以模型随机误差项不存在序列相关为一般首先以模型随机误差项不存在序列相关为标准选取滞后期，然后进行因果关系检验标准选取滞后期，然后进行因果关系检验 3、例例 检验1978~2006年间实际可支配收入（X）与居民实际消费总支出(Y)之间的因果关系 数据数据选择选择Granger检验检验选择检验的序列选择检验的序列确定滞后阶数（确定滞后阶数（1阶）阶）检验结果检验结果 由相伴概率知，在5%的显著性水平下，既拒绝“X不是Y的格兰杰原因”的假设,也拒绝“Y不是X的格兰杰原因”的假设。

因此，从1阶滞后的情况看，可支配收入X的增长与居民消费支出Y增长互为格兰杰原因 从检验模型随机干扰项1阶序列相关的LM检验看，以Y为被解释变量的模型的LM=0.897，对应的伴随概率P= 0.343，表明在5%的显著性水平下，该检验模型不存在序列相关性；但是，以X为被解释变量的模型的LM=11.37，对应的伴随概率P= 0.001，表明在5%的显著性水平下，该检验模型存在严重的序列相关性检验结果检验结果 从2阶滞后期开始，检验模型都拒绝了“X不是Y的格兰杰原因”的假设，而不拒绝“Y不是X的原因”的假设 滞后阶数为2或3时，两类检验模型都不存在序列相关性 由赤池信息准则，发现滞后2阶检验模型拥有较小的AIC值 可判断：可支配收入可支配收入X是居民消费支出是居民消费支出Y的格兰杰原因，而不是相反，的格兰杰原因，而不是相反，即国民收入的增加更大程度地影响着消费的增加即国民收入的增加更大程度地影响着消费的增加。