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前沿原理介绍
Grander因果检验是一种分析时间序列数据因果关系的方法。 基本思想在于#xff0c;在控制Y的滞后项 (过去值) 的情况下#xff0c;如果X的滞后项仍然有助于解释Y的当期值的变动#xff0c;则认为 X对 Y产生…笔记来源 1.【传送门】 2.【传送门】
前沿原理介绍
Grander因果检验是一种分析时间序列数据因果关系的方法。 基本思想在于在控制Y的滞后项 (过去值) 的情况下如果X的滞后项仍然有助于解释Y的当期值的变动则认为 X对 Y产生因果影响。
操作与解释
基于stata实现 准备的数据是时间序列数据。 命令 1.var y x,lag(1)第一步 2.vargranger第二步 故结果是双向因果
缺陷 关联与因果之间的区别 Granger因果检验只能检测到变量之间的时间序列关联关系而不能确定这种关系的方向。即使Granger因果检验显示两个变量之间存在因果关系这并不意味着其中一个变量的变化导致了另一个变量的变化因为Granger因果检验无法解释这种关系的机制。 滞后阶数的选择 Granger因果检验中需要选择滞后阶数lag order即用多少期的滞后值作为因果关系的判断依据。不同的滞后阶数可能导致不同的结果而选择合适的滞后阶数通常需要依赖经验或其他理论依据这可能引入主观因素。 小样本效应 在小样本情况下Granger因果检验的统计功效较低可能难以检测到真实的因果关系。因此在小样本情况下结果的解释应该更加谨慎。 外生变量未控制 Granger因果检验通常假设没有未观测到的外生变量影响被考察的两个变量如果存在未观测到的外生变量Granger因果检验的结果可能受到影响。 时间变化的影响 Granger因果检验的结果可能受到时间趋势和季节性等时间变化的影响如果这些因素没有被适当地控制可能导致因果关系的误判。 方向性的局限性 Granger因果关系并不表示因果关系的方向。两个变量相互Granger因果并不意味着它们之间的因果关系是单向的。 线性关系的假设 Granger因果检验基于线性关系的假设可能无法捕捉非线性关系的因果关系。
