格蘭杰因果關系的關系
格蘭杰因果關系的關系
(Granger Causality)要探討因果關系，首先當然要定義什么是因果關系。這里不再談伽利略抑或休謨等人在哲學意義上所說的因果關系，只從統(tǒng)計意義上介紹其定義。
從統(tǒng)計的角度，因果關系是通過概率或者分布函數(shù)的角度體現(xiàn)出來的：在宇宙中所有其它事件的發(fā)生情況固定不變的條件下，如果一個事件A的發(fā)生與不發(fā)生對于另一個事件B的發(fā)生的概率（如果通過事件定義了隨機變量那么也可以說分布函數(shù)）有影響，并且這兩個事件在時間上有先后順序（A前B后），那么我們便可以說A是B的原因。
早期因果性是簡單通過概率來定義的，即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因（Suppes，1970）;然而這種定義有兩大缺陷：一、沒有考慮時間先后順序;二、從P(B|A)>P(B)由條件概率公式馬上可以推出P(A|B百科)>P(A)，顯然上面的定義就自相矛盾了（并且定義中的“>”毫無道理，換成“<”照樣講得通，后來通過改進，把定義中的“>”改為了不等號“≠”，其實按照同樣的推理，這樣定義一樣站不住腳）。事實上，以上定義還有更大的缺陷，就是信息集的問題。嚴格講來，要真正確定因果關系，必須考慮到完整的信息集，也就是說，要得出“A是B的原因”這樣的結論，必須全面考慮宇宙中所有的事件，否則往往就會發(fā)生誤解。最明顯的例子就是若另有一個事件C，它是A和B的共同原因，考慮一個極端情況：若P(A|C)=1，P(B|C)=1，那么顯然有P(B|AC)=P(B|C)，此時可以看出A事件是否發(fā)生與B事件已經沒有關系了。
因此，Granger于1967年提出了Granger因果關系的定義（均值和方差意義上的均值因果性） 并在1980年發(fā)展將其進行了擴展（分布意義上的全民因果性） ，他的定義是建立在完整信息集以及發(fā)生時間先后順序基礎上的。從便于理解的角度上按照從一般到特殊的順序講：最一般的情況是根據(jù)分布函數(shù)（條件分布）判斷。約定 是到n期為止宇宙中的所有信息， 為到n期為止所有的 (t=1…n)， 為第n+1期X的取值， 為除Y之外的所有信息。
格蘭杰因果檢驗名詞解釋
經濟學家開拓了一種試圖分析變量之間的格蘭杰因果關系的辦法，即格蘭杰因果關系檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭杰（Clive W. J. Granger）所開創(chuàng)，用于分析經濟變量之間的格蘭杰因果關系。
他給格蘭杰因果關系的定義為“依賴于使用過去某些時點上所有信息的**最小二乘預測的方差”。
格蘭杰因果關系檢驗對于滯后期長度的選擇有時很敏感。其原因可能是被檢驗變量的平穩(wěn)性的影響，或是樣本容量的長度的影響。不同的滯后期可能會得到完全不同 的檢驗結果。因此，一般而言，常進行不同滯后期長度的檢驗，以檢驗模型中隨機干擾項不存在序列相關的滯后期長度來選取滯后期。
格蘭杰檢驗的特點決定了它只能適用于時間序列數(shù)據(jù)模型的檢驗，無法檢驗只有橫截面數(shù)據(jù)時變量間的關系?？梢钥闯?，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（并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杰因果關系。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(tǒng)計方法并非**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，格蘭杰因果關系檢驗的結論只是一種預測，是統(tǒng)計意義上的“格蘭杰因果性“，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(jù)。當然，即使格蘭杰因果關系不等于實際因果關系，也并不妨礙其參考價值。因為在經濟學中，統(tǒng)計意義上的格蘭杰因果關系也是有意義的，對于經濟預測等仍然能起一些作用。
由于假設檢驗的零假設是不存在因果關系，在該假設下F統(tǒng)計量服從F分布，因此嚴格地說，該檢驗應該稱為格蘭杰非因果關系檢驗。
什么是格蘭杰因果關系檢驗
格蘭杰因果關系檢驗不是檢驗邏輯上的因果關系，而是看變量間的先后順序，是否存在一個變量的前期信息會影響到另一個變量的當期。格蘭杰定理表明：存在協(xié)整關系的變量至少存在一個方向上的格蘭杰因果關系。
用eviews做也很方便，簡單來說，先單位根檢驗——協(xié)整檢驗——格蘭杰因果關系檢驗。
那進行完格蘭杰檢驗之后，一個變量是另一個變量的格蘭杰原因，能說明什么？
說明殘差平方和曲線擬合。
比如：
如果A是B的granger原因，說明A的變化是B變化的原因之一。
我們可以解釋，A對B的影響在一定程度上是積極的。
然而，這并不意味著A隨著B的變化而變化，因為我們所有的格蘭杰因果專業(yè)化都是基于大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。所以只能說在一個相對長期累積的情況下，A的變化會導致B的變化。
曲線擬合：貝塞爾曲線與路徑轉化時的誤差。值越大，誤差越大;值越小，越**。
擴展資料：
格蘭杰因果關系問題
1．首先格蘭杰因果關系檢驗是一種統(tǒng)計時間順序，并不意味著存在因果關系，是否存在因果關系需要根據(jù)理論、經驗和模型來確定。
2．其次格蘭杰因果檢驗的變量應該是穩(wěn)定的。如果單位根檢驗發(fā)現(xiàn)兩個變量不穩(wěn)定，則不能直接進行格蘭杰因果檢驗。
3．協(xié)整結果僅表明變量之間存在長期均衡關系。由于變量不穩(wěn)定，需要協(xié)整。因此，首先對變量求導。
4．長期均衡并不意味著分析結束，還應考慮短期波動，做誤差修正檢驗。
協(xié)整的問題
1．格蘭杰檢驗只能用于平穩(wěn)序列，這是格蘭杰檢驗的前提。因果關系不是我們通常理解的因果關系，而是早期x的變化可以有效地解釋y的變化，因此被稱為“格蘭杰原因”。
2．偽回歸很可能出現(xiàn)在非平穩(wěn)序列中。協(xié)整的意義在于檢驗其回歸方程所描述的因果關系是否為偽回歸，即檢驗變量之間是否存在穩(wěn)定的關系。因此，非平穩(wěn)序列的因果檢驗是協(xié)整檢驗。
3．平穩(wěn)性檢驗有三個功能：
（1）檢查平穩(wěn)性，若平穩(wěn)性為平穩(wěn)，則進行格蘭杰檢驗;如果是非平穩(wěn)的，做協(xié)同陽性試驗。
（2）協(xié)整檢驗中各序列應使用的酉階。
（3）判斷時間學習列的數(shù)據(jù)生成過程。
格蘭杰因果關系檢驗的相關背景
格蘭杰本人在其2003年獲獎演說中強調了其引用的局限性，以及“很多荒謬論文的出現(xiàn)”（Of course, many ridiculous papers appeared）。由于其統(tǒng)計學本質上是對平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)一種預測，僅適用于計量經濟學的變量預測，不能作為檢驗真正因果性的判據(jù)。
在時間序列情形下，兩個經濟變量X、Y之間的格蘭杰因果關系定義為：若在包含了變量X、Y的過去信息的條件下，對變量Y的預測效果要優(yōu)于只單獨由Y的過去信息對Y進行的預測效果，即變量X有助于解釋變量Y的將來變化，則認為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因。
進行格蘭杰因果關系檢驗的一個前提條件是時間序列必須具有平穩(wěn)性，否則可能會出現(xiàn)虛假回歸問題。因此在進行格蘭杰因果關系檢驗之前首先應對各指標時間序列的平穩(wěn)性進行單位根檢驗(unit root test)。常用增廣的迪基—富勒檢驗(ADF檢驗)來分別對各指標序列的平穩(wěn)性進行單位根檢驗。
格蘭杰因果關系可以看出來是正相關還是負相關嗎
格蘭杰（Granger）于 1969 年提出了一種基于“預測”的因果關系（格蘭杰因果關系），后經西蒙斯（1972 ,1980）的發(fā)展，格蘭杰因果檢驗作為一種計量方法已經被經濟學家們普遍接受并廣泛使用，盡管在哲學層面上人們對格蘭杰因果關系是否是一種“真正”的因果關系還存在很大的爭議。 簡單來說它通過比較“已知上一時刻所有信息，這一時刻X的概率分布情況”和“已知上一時刻除Y以外的所有信息，這一時刻X的概率分布情況”，來判斷Y對X是否存在因果關系。
（在發(fā)展和簡化版本中：“所有信息”這個理論上的過強條件被減弱，比較概率分布這個困難的操作也被減弱） 它的主要使用方式在于以此定義進行假設檢驗，從而判斷X與Y是否存在因果關系。
這個評判方法只是從統(tǒng)計學意義上求證了兩個有時間連續(xù)性事物之間的因果關系，而沒有強調是正相關還是負相關，結果是兩種可能性中的一種。
