加载中…
个人资料
按时过街柳
按时过街柳
  • 博客等级:
  • 博客积分:0
  • 博客访问:86
  • 关注人气:71
  • 获赠金笔:0支
  • 赠出金笔:0支
  • 荣誉徽章:
正文 字体大小:

格兰杰 协整 单位根整理(接上)

(2010-11-24 10:52:25)
标签:

格兰杰

单位根

变量

因果关系

检验

教育

分类: 计量
if the p-value is less than 0.05 level of significance(or you can pick 1% and 10%), the null hypothesis is then rejected. if greater than , then we will not reject the null hypothesis,
in your case, both 0.25 and 0.54 are greater than 0.05 significance level, therefore, we will not reject the null hypothesis, that is, LOGYD does not granger cause LOG XD , and also, LOGXD does not granger cuase LOGYD as well...(LOGYD跟LOGXD互相都没有格兰杰因果关系!)

先做单位根检验,只有所有的变量都是同阶的,才可能存在协整,只有协整检验通过,才可以直接对原变量回归,否则可能存在伪回归。如果协整不通过,则需要对变量进行差分后再回归。格兰杰因果检验不是必须的检验步骤,它只是检验两组数据在数据上的因果关系,即说明X是Y的原因,还是Y是X的原因,或互为因果。但是必须注意如果检验不通过,并不代表他们不存在因果关系,只能说明仅从样本数据而言,它们没有发现因果关系。重要的是要从理论上判断他们的因果关系。
——kimbo_chen
个人觉得正确的顺序是:先对单变量进行单位根的DF或ADF检验,后者更佳;
然后根据各变量的单整阶数进行如下操作:
1、若各变量是平稳的,可直接进行Granger因果检验;
2、若各变量是同阶单整的,进行EG或者Johansen协整检验;差分后进行Granger因果检验;
3、若变量是不同阶单整的,考虑对高阶单整变量进行协整检验,看其之间是否存在协整关系,然后将存在协整关系的高阶单整降阶后与低阶单整再次进行协整检验;另有Pesaran关于不同阶协整的方法;
4、若部分变量平稳,部分变量不平稳,可对平稳变量用T或F统计量进行Granger因果检验;对非平稳变量选择T统计量进行Granger因果检验;
另外对学友们的答复提出几点意见:
Granger因果检验并非只能在变量平稳的条件下进行,协整针对的必须是非平稳变量

个人感觉:要想知道是否具有协整关系,需先做单位根检验,如果是同阶单整的,可以做协整检验。当然如果原数列本身就是平稳的,可以直接做回归分析。如果两数列分析不具有协整关系,仍然可以做格兰杰因果检验的。
——tyyt2009
金融变量多为非平稳的时间序列数据,协整检验这些非平稳数据间是否存在长期稳定关系,是对经济金融变量研究的重要运用。单位根检验是是协整检验的必要前提,只有在所有变量均通过单位根检验为同阶单整,即所有变量的同阶差分为平稳数据(所有变量均为平稳数据I(0)亦可)的情况下,协整的检验才有意义。格兰杰因果检验我认为跟前两者并不是隶属或是先后的关系,其检验的是时间序列数据间的因果关系,可以运用在建模前,以确定哪个变量作为因变量,哪个作为自变量,也可以在建模后,作为经济变量因果关系解释说明之用。可以说,两个互为因果的变量在单方程的建模中,因变量和自变量的关系难以厘清,因而必然会影响模型的效果,所以更常见于和联立方程模型VAR或SVAR建立时一起使用。
先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。
——xting_l

其实很多回答是一种误解。有如下几点,需要澄清:

第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。

第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。

第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。

第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。

——wuhanhhw

 

“于格兰杰天才地利用了条件概率来定义因果关系,所以他的方法显得既实用又有效,这是个令许多人甚至哲学家都佩服的思维上的突破,

然而他自己也承认了其弱点:利用这个方法只能给出统计意义上的因果关系,并不能说明实际意义上的因果关系。”

 

最常用的协整理论为恩格尔—格兰杰的EG两步法协整检验理论,具体步骤为:

一、首先进行变量的单位根检验,先做水平值的单位根检验(一般用ADF检验,也可以用PP检验),序列不稳定的话,做一阶差分的单位根检验,还不平稳的话,做二阶差分的单位根检验。在做单位根检验时,要注意调整滞后阶段P的值,从大往小依次做下来直到AIC、SC值、DW值等满意为止。同时也要注意截距和时间趋势的取舍,随时调整,以得到有效的结论。

二、如果变量为同阶单整序列,则根据EG两步法可以进行变量间的协整分析,建立模型,用Eviews计量出结果。此时,一般DW值会比较小,也就是说存在自相关性,那么这时需要对残差的水平值进行单位根检验。如果残差为水平平稳序列,那么所建立的协整方程是有效的。否则,是不存在协整关系的。

三、根据上面的协整关系,建立Granger方程,检测Granger因果关系。因为协整关系只是表示了变量间存在一个共同的趋势,没有反映出谁是谁变化的原因。

——死亡骑士波波



 

 

0

阅读 收藏 喜欢 打印举报/Report
  

新浪BLOG意见反馈留言板 欢迎批评指正

新浪简介 | About Sina | 广告服务 | 联系我们 | 招聘信息 | 网站律师 | SINA English | 产品答疑

新浪公司 版权所有