今天想和大家分享一下。相信很多人对格兰杰的因果关系检验思想不是特别熟悉。所以，我们来分享一下格兰杰因果检验的思路，以及格兰杰因果检验失败怎么办的知识。希望能帮到你，解决一些困惑。让我们来看看！
格兰杰因果检验名词解释
经济学家开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法，即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。他给格兰杰因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差”。格兰杰因果检验有时对滞后期长度的选择很敏感。原因可能是被测变量的平稳性或样本大小的长度的影响。不同的滞后期可能导致完全不同的测试结果。因此，一般来说，往往会对不同的滞后期进行检验，以检查模型中的随机干扰项中是否存在与序列相关的滞后期长度来选择滞后期。格兰杰检验的特点决定了它只能应用于时间序列数据模型的检验，在只有横截面数据的情况下无法检验变量之间的关系。
可以看出，我们使用的格兰杰因果关系检验已经远远偏离了它最初的定义，很多条件被降低了(而且从回归分析方法和f检验的使用可以知道，有些条件被增强了)，这很可能导致虚假的格兰杰因果关系。所以在使用这种方法时，一定要检查前提条件，使其尽可能满足。另外，统计方法也不是万能的，判断一个对象往往需要多角度的观察。俗话说“听的明，听的暗”。诚然，真理永远只有一个，但也要看科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，而且是统计意义上的“格兰杰因果关系”，不是真正的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的依据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也不妨碍其参考价值。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，在经济预测中还是可以起到一些作用的。
由于假设检验的零假设是没有因果关系，在这个假设下，F统计量服从f分布，所以严格来说，这个检验应该叫做格兰杰非因果检验。 什么是格兰杰因果检验？格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。用eviews做也很方便，简单来说，先单位根检验——协整检验——格兰杰因果关系检验。找eviews的书慢慢学，当然我也可以教你
