① 格兰杰因果检验具体过程
格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。
可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干 条件），这很可能会导致虚假的格兰杰因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需 要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。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，对于经济预测等仍然能起一些作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验
第一步：选定两序列,以group打开（点右键,选open as group)得弹出窗如图： 第二步：选菜单view,点选最后一项granger causalty test.得弹出窗,输入阶数,一般2或3即可,点OK,得结果。 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。”
② 格兰杰因果的强弱如何分析
检验的输出判断其因果关系的强
③ 格兰杰因果关系检验的介绍
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。”
④ 格兰杰因果检验的结果怎么看啊 我把图放上来 大神给教看一下
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。
⑤ 格兰杰因果检验结果分析
在0.18283以上的显著性水平下，dlgf是dlgs的格兰杰原因，
这个基本上算是没通过检验吧
dlgs引起dlgf的方向0.9几，更是完全没通过检验
probability那列越小越好，小于0.1你就可以说在alpha=0.1的显著性水平下，如何如何
小于0.05你就可以说在alpha=0.05的显著性水平下，如何如何
小于0.01你就可以说在alpha=0.05的显著性水平下，如何如何
你这个都0.18了，基本没啥价值了
⑥ 跪求，坐等！！！！两组数据格兰杰因果检验结果怎么看
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
⑦ 如何利用格兰杰因果检验分析股票成交量与上证指数之间的关系，发到邮箱[email protected]，急求
你有数据和参考论文没有
不然没得做啊
⑧ 怎么格兰杰因果检验的结果是股价影响货币供给量
格兰杰因果关系检验为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因果关系。他给因果关系的定义为“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。
所以说，只是在“格兰杰”意义上，你得出的结果是，股价影响货币供给量，并不一定对应现实就成立。
其实，如果你用的是中国股市的数据，你可以解释一下，例如：政府的调控也许参考了股市的变动，所以货币政策受股价影响，也可以解释通的。