Eviews格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果說明

1、Eviews格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果說明一、經(jīng)濟(jì)變量之間的因果性問題計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立過程，本質(zhì)上是用回歸分析工具處理一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量對其他經(jīng)濟(jì)變量的依存性問題，但這并不是暗示這個(gè)經(jīng)濟(jì)變量與其他經(jīng)濟(jì)變量間必然存在著因果關(guān)系。由于沒有因果關(guān)系的變量之間常常有很好的回歸擬合，把回歸模型的解釋變量與被解釋變量倒過來也能夠擬合得很好，因此回歸分析本身不能檢驗(yàn)因果關(guān)系的存在性，也無法識(shí)別因果關(guān)系的方向。假設(shè)兩個(gè)變量，比如國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP和廣義貨幣供給量 M，各自都有滯后的分量 GDP (-1) , GDP (-2)，M (-1) , M (-2)，顯然這兩個(gè)變量都存在著相互影響的關(guān)系。但現(xiàn)在的問題是：究竟

2、是 M引起GDP的變化，還是 GDP引起M的變化，或者兩者間 相互影響都存在反饋，即 M引起GDP的變化，同時(shí)GDP也引起M的變化。這些問題的實(shí) 質(zhì)是在兩個(gè)變量間存在時(shí)間上的先后關(guān)系時(shí)，是否能夠從統(tǒng)計(jì)意義上檢驗(yàn)出因果性的方向，即在統(tǒng)計(jì)上確定 GDP是M的因，還是 M是GDP的因，或者 M和GDP互為因果。因果關(guān)系研究的有趣例子是回答先有雞還是先有蛋"的問題。1988年有兩位學(xué)者 WalterN. Thurman和Mark E. Fisher用美國19301983年雞蛋產(chǎn)量(EGGS)和雞的產(chǎn)量(CHICKENS )的年度數(shù)據(jù)，對此問題進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)研究。他們運(yùn)用格蘭杰的方法檢驗(yàn)雞和蛋 之

3、間的因果關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，雞生蛋的假設(shè)被拒絕，而蛋生雞的假設(shè)成立，因此，蛋為因， 雞為果，也就是先有蛋。他們并建議作其他諸如誰笑在最后誰笑得最好”、驕傲是失敗之母”之類的格蘭杰因果檢驗(yàn)。、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)家開拓了一種可以用來分析變量之間的因果的辦法，即格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)方法為2003年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主克萊夫格蘭杰(Clive W. J. Granger)所開創(chuàng)，用于分析經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系。他給因果關(guān)系的定義為依賴于使用過去某些時(shí)點(diǎn)上所有信息的最佳最小二乘預(yù)測的方差?！痹跁r(shí)間序列情形下，兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量X、Y之間的格蘭杰因果關(guān)系定義為：若在包含了變量X、Y的過去信息的條件下，對變

4、量 Y的預(yù)測效果要優(yōu)于只單獨(dú)由 Y的過去信息對 Y進(jìn) 行的預(yù)測效果，即變量X有助于解釋變量 Y的將來變化，則認(rèn)為變量X是引致變量Y的格 蘭杰原因。進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的一個(gè)前提條件是時(shí)間序列必須具有平穩(wěn)性，否則可能會(huì)出現(xiàn)虛假回歸問題。因此在進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)之前首先應(yīng)對各指標(biāo)時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)(unit root test)。常用增廣的迪基一富勒檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn))來分別對各指標(biāo)序列的平 穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)假設(shè)了有關(guān)y和x每一變量的預(yù)測的信息全部包含在這些變量的時(shí)間序列之中。檢驗(yàn)要求估計(jì)以下的回歸：§司j>L(1)5J= Z 4 j十工+電心

5、村(2)其中白噪首U1t和U2t假定為不相關(guān)的。式(1)假定當(dāng)前y與y自身以及x的過去值有關(guān)，而式(2)對x也假定了類似的行為。對式(1)而言，其零彳段設(shè) H0 : a1= 02=- = oq=0。對式（2）而言，其零假設(shè) H0 : &=& = , = &=0 o分四種情形討論：（1）x是引起y變化的原因，即存在由 x到y(tǒng)的單向因果關(guān)系。若式（1）中滯后的x的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著不為零，同時(shí)式（2）中滯后的y的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著為零，則稱 x是引起y變化的原因。（2） y是引起x變化的原因，即存在由 y到x的單向因果關(guān)系。若式（2）中滯后的y的 系數(shù)估

6、計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著不為零，同時(shí)式（1）中滯后的x的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整 體的顯著為零，則稱 y是引起x變化的原因。（3）x和y互為因果關(guān)系，即存在由x到y(tǒng)的單向因果關(guān)系，同時(shí)也存在由y到x的單向 因果關(guān)系。若式（1）中滯后的x的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著不為零，同時(shí)式（ 2）中 滯后的y的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著不為零， 則稱x和y間存在反饋關(guān)系，或者雙向 因果關(guān)系。（4）x和y是獨(dú)立的，或x與y間不存在因果關(guān)系。若式（1）中滯后的x的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著為零，同時(shí)式（2）中滯后的y的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上整體的顯著為零，則稱x和y間不存在因果關(guān)系。三、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的步驟（

7、1） 將當(dāng)前的y對所有的滯后項(xiàng)y以及別的什么變量（如果有的話）做回歸，即y對y的滯后項(xiàng)yt-1, yt-2，yt-q及其他變量的回歸，但在這一回歸中沒有把滯后項(xiàng)x包括進(jìn)來,這是一個(gè)受約束的回歸。然后從此回歸得到受約束的殘差平方和RSSr。（2） 做一個(gè)含有滯后項(xiàng) x的回歸，即在前面的回歸式中加進(jìn)滯后項(xiàng)x，這是一個(gè)無約束的回歸，由此回歸得到無約束的殘差平方和RSSur。（3）零假設(shè)是H0： 001=02=oq=0 ,即滯后項(xiàng)x不屬于此回歸。(4)為了檢驗(yàn)此假設(shè)，用 F檢驗(yàn)，即:郵它遵循自由度為 q和(n-k)的F分布。在這里，n是樣本容量，q等于滯后項(xiàng)x的個(gè)數(shù)，即有約束回歸方程中待估參數(shù)的個(gè)數(shù)，

8、k是無約束回歸中待估參數(shù)的個(gè)數(shù)。(5) 如果在選定的顯著性水平a上計(jì)算的F值炒股臨界Fa值，則拒絕零假設(shè)，這樣滯后x項(xiàng)就屬于此回歸，表明 x是y的原因。(6) 同樣，為了檢驗(yàn)y是否是x的原因，可將變量y與x相互替換，重復(fù)步驟(1)(5)。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對于滯后期長度的選擇有時(shí)很敏感。其原因可能是被檢驗(yàn)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(huì)得到完全不同的檢驗(yàn)結(jié)果。因此，一般而言，常進(jìn)行不同滯后期長度的檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭须S機(jī)干擾項(xiàng)不存在序列相關(guān)的滯后期長度來選取滯后期。格蘭杰檢驗(yàn)的特點(diǎn)決定了它只能適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型的因果性檢驗(yàn)，無法檢驗(yàn)只有 橫截面數(shù)據(jù)時(shí)變量間的因果性?？梢钥闯觯覀兯褂玫?Granger因果檢驗(yàn)與其最初的定義已經(jīng)偏離甚遠(yuǎn)，削減了很多條件(并且由回歸分析方法和F檢驗(yàn)的使用我們可以知道還增強(qiáng)了若干條件)，這很可能會(huì)導(dǎo)致虛假的因果關(guān)系。因此，在使用這種方法時(shí)，務(wù)必檢查前提條件，使其盡量能夠滿足。兼聽則明,此外，統(tǒng)計(jì)方法并非萬能的，評判一個(gè)對象，往往需要多種角度的觀察。正所謂 偏聽則暗”。誠然真相永遠(yuǎn)只有一個(gè)，但是也要靠科學(xué)的探索方法。值得注意的是，格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性，而不一定是真正的因果關(guān)系。雖然可以作為真正的因果關(guān)系的一種支持，但不能作為肯定或