① 格蘭傑因果檢驗具體過程
格蘭傑檢驗的特點決定了它只能適用於時間序列數據模型的檢驗，無法檢驗只有橫截面數據時變數間的關系。
可以看出，我們所使用的Granger因果檢驗與其最初的定義已經偏離甚遠，削減了很多條件（並且由回歸分析方法和F檢驗的使用我們可以知道還增強了若干 條件），這很可能會導致虛假的格蘭傑因果關系。因此，在使用這種方法時，務必檢查前提條件，使其盡量能夠滿足。此外，統計方法並非萬能的，評判一個對象，往往需 要多種角度的觀察。正所謂「兼聽則明，偏聽則暗」。誠然真相永遠只有一個，但是也要靠科學的探索方法。
值得注意的是，格蘭傑因果關系檢驗的結論只是一種預測，是統計意義上的「格蘭傑因果性「，而不是真正意義上的因果關系，不能作為肯定或否定因果關系的根據。當然，即使格蘭傑因果關系不等於實際因果關系，也並不妨礙其參考價值。因為在經濟學中，統計意義上的格蘭傑因果關系也是有意義的，對於經濟預測等仍然能起一些作用。
由於假設檢驗的零假設是不存在因果關系，在該假設下F統計量服從F分布，因此嚴格地說，該檢驗應該稱為格蘭傑非因果關系檢驗
第一步：選定兩序列,以group打開（點右鍵,選open as group)得彈出窗如圖： 第二步：選菜單view,點選最後一項granger causalty test.得彈出窗,輸入階數,一般2或3即可,點OK,得結果。 經濟學家開拓了一種試圖分析變數之間的格蘭傑因果關系的辦法，即格蘭傑因果關系檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive W. J. Granger）所開創，用於分析經濟變數之間的格蘭傑因果關系。他給格蘭傑因果關系的定義為「依賴於使用過去某些時點上所有信息的最佳最小二乘預測的方差。」
② 格蘭傑因果的強弱如何分析
檢驗的輸出判斷其因果關系的強
③ 格蘭傑因果關系檢驗的介紹
經濟學家開拓了一種試圖分析變數之間的格蘭傑因果關系的辦法，即格蘭傑因果關系檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive W. J. Granger）所開創，用於分析經濟變數之間的格蘭傑因果關系。他給格蘭傑因果關系的定義為「依賴於使用過去某些時點上所有信息的最佳最小二乘預測的方差。」
④ 格蘭傑因果檢驗的結果怎麼看啊 我把圖放上來 大神給教看一下
比如第一條：SL不是PGDP的格蘭傑原因的概率是0.0066，如果置信度為0.05，那麼，0.0066小於0.05，於是，第一條的意思就是「SL是PGDP的格蘭傑原因」。
同理，PGDP不是SL的格蘭傑原因的概率是0.3207，這個概率很大，超過置信度，所以，意思就是「PGDP不是SL的格蘭傑原因」。
下面的相同。
⑤ 格蘭傑因果檢驗結果分析
在0.18283以上的顯著性水平下，dlgf是dlgs的格蘭傑原因，
這個基本上算是沒通過檢驗吧
dlgs引起dlgf的方向0.9幾，更是完全沒通過檢驗
probability那列越小越好，小於0.1你就可以說在alpha=0.1的顯著性水平下，如何如何
小於0.05你就可以說在alpha=0.05的顯著性水平下，如何如何
小於0.01你就可以說在alpha=0.05的顯著性水平下，如何如何
你這個都0.18了，基本沒啥價值了
⑥ 跪求，坐等！！！！兩組數據格蘭傑因果檢驗結果怎麼看
在5%顯著性水平上，X不是Y的格蘭傑原因，Y也不是X的格蘭傑原因
⑦ 如何利用格蘭傑因果檢驗分析股票成交量與上證指數之間的關系，發到郵箱[email protected]，急求
你有數據和參考論文沒有
不然沒得做啊
⑧ 怎麼格蘭傑因果檢驗的結果是股價影響貨幣供給量
格蘭傑因果關系檢驗為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive W. J. Granger）所開創，用於分析經濟變數之間的因果關系。他給因果關系的定義為「依賴於使用過去某些時點上所有信息的最佳最小二乘預測的方差。
所以說，只是在「格蘭傑」意義上，你得出的結果是，股價影響貨幣供給量，並不一定對應現實就成立。
其實，如果你用的是中國股市的數據，你可以解釋一下，例如：政府的調控也許參考了股市的變動，所以貨幣政策受股價影響，也可以解釋通的。