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第二節(jié)格蘭杰因果關系檢驗,所謂因果關系，是指變量之間的依賴性，作為結果的變量是由作為原因的變量所決定的，原因變量的變化引起結果變量的變化。通過前面的學習，我們已經(jīng)知道，因果關系不同于相關關系；而且從一個回歸關系式我們并不能確定變量之間是否具有因果關系。雖然我們說回歸方程中解釋變量是被解釋變量的原因，但是，這一因果關系通常是先驗設定的，或者是在回歸之前就已確定。,實際上，在許多情況下，變量之間的因果關系并不總象農(nóng)作物產(chǎn)量和降雨量之間的關系那樣一目了然，或者沒有充分的知識使我們認清變量之間的因果關系。此外，即使某一經(jīng)濟理論宣稱某兩個變量之間存在一種因果關系，也需要給以經(jīng)驗上的支持。Granger從預測的角度給出了因果關系的一種定義。,一、Granger因果關系,Granger指出：如果一個變量X無助于預測另一個變量Y，則說X不是Y的原因；相反，若X是Y的原因，則必須滿足兩個條件：第一，X應該有助于預測Y，即在Y關于Y的過去值的回歸中，添加X的過去值作為獨立變量應當顯著地增加回歸的解釋能力；第二，Y不應當有助于預測X，其原因是，如果X有助于預測Y，Y也有助于預測X，則很可能存在一個或幾個其他變量，它們既是引起X變化的原因，也是引起Y變化的原因?，F(xiàn)在人們一般把這種從預測的角度定義的因果關系稱為Granger因果關系。,二、Granger因果關系檢驗,變量X是否為變量Y的Granger原因，是可以檢驗的。檢驗X是否為引起Y變化的Granger原因的過程如下：第一步，檢驗原假設“H0：X不是引起Y變化的Granger原因”。首先，估計下列兩個回歸模型：,無約束回歸模型（u）：,有約束回歸模型（r）：,式中，?0表示常數(shù)項；p和q分別為變量Y和X的最大滯后期數(shù)，通常可以取的稍大一些；?t為白噪聲。,然后，用這兩個回歸模型的殘差平方和RSSu和RSSr構造F統(tǒng)計量：,檢驗原假設“H0：X不是引起Y變化的Granger原因”（等價于檢驗H0：?1=?2=…=?q=0）是否成立。,如果F≥F?（q，n-p-q-1）,則?1、?2、…、?q顯著不為0，應拒絕原假設“H0：X不是引起Y變化的Granger原因”；反之，則不能拒絕原假設“H0：X不是引起Y變化的Granger原因”。,其中，n為樣本容量。,第二步，將Y與X的位置交換，按同樣的方法檢驗原假設“H0：Y不是引起X變化的Granger原因”。第三步，要得到“X是Y的Granger原因”的結論，必須同時拒絕原假設“H0：X不是引起Y變化的Granger原因”和接受原假設“H0：Y不是引起X變化的Granger原因”。,三、通過Eviews軟件進行Granger因果關系檢驗,上述Granger因果關系檢驗，是建立在向量自回歸（VAR：VectorAutoregression）模型技術基礎之上的。但是，借助于Eviews軟件，可以很方便地進行Granger因果關系檢驗。具體步驟為：首先，建立工作文件，錄入需檢驗是否存在Granger因果關系的變量Y和X的樣本觀測值；,然后，在工作文件窗口中，同時選中序列Y和X，單擊鼠標右鍵，在彈出的菜單中選擇Open/asGroup，生成一個群對象（Group）；最后，在群對象觀測值窗口的工具欄中選擇View/GrangerCausality，在屏幕出現(xiàn)的對話框（LagSpecification）中Lagstoinclude一欄后面輸入最大滯后期數(shù)k（注意：在Eviews軟件中進行Granger因果關系檢驗時，將Y的滯后期數(shù)p和X的滯后期數(shù)q取為相等。當然，關鍵是X的滯后期數(shù)），點擊OK，即可得到格蘭杰因果檢驗的結果。,格蘭杰因果檢驗結果,表中，最后一列的Probability是F統(tǒng)計量（F-Statistic）的相伴概率，表示拒絕第一列中的原假設（NullHypothesis）犯第一類錯誤的概率，該概率越小，越應該拒絕原假設。Obs表示每個變量序列的觀測值個數(shù)，等于n-k。,例下表是某水庫1998年至2000年各旬的流量、降水量數(shù)據(jù)。試通過Eviews軟件檢驗降水量是否流量的Granger原因。,解：,（1）建立工作文件。,由于本例數(shù)據(jù)的時間間隔為旬，Eviews沒有提供相應的時期度量，故應利用鼠標左鍵單擊主菜單選項File，在打開的下拉菜單中選擇New/Workfile，并在工作文件定義對話框（WorkfileRange）的Workfilefrequency一欄選擇Undatedorirregular項。在起止項中分別輸入1和78，表示每個序列的觀測值個數(shù)為78個。,（2）建立變量序列并輸入樣本數(shù)據(jù)。,在工作文件建立后，應創(chuàng)建待分析處理的數(shù)據(jù)序列。在主窗口的菜單選項或者工作文件窗口的工具欄中選擇Objects/NewObject，并在屏幕出現(xiàn)的對象定義對話框（NewObject）左側的TypeofObject一欄選擇Series，在右側NameforObject一欄分別輸入vol和ra表示水庫流量與降水量兩個序列。然后在工作文件（Workfile）窗口分別雙擊vol或ra，在屏幕出現(xiàn)的Series窗口工具欄上選擇Edit+/-按鈕，進入編輯狀態(tài)，可以輸入樣本數(shù)據(jù)。錄入數(shù)據(jù)完畢后再次點擊Edit+/-按鈕，恢復只讀狀態(tài)?；蛘?，也可以在Excel中先建立一個工作表，將有關變量的數(shù)據(jù)錄進去；然后在EViews的工作文件窗口選擇procs/Import/ReadText-lotus-Excel，將其讀入Eviews。,（3）進行Granger因果關系檢驗。,在工作文件窗口中，同時選中序列vol和ra，單擊鼠標右鍵，在彈出的菜單中選擇Open/asGroup，生成一個群對象（Group）；然后，在群對象觀測值窗口的工具欄中選擇View/GrangerCausality，在屏幕出現(xiàn)的對話框（LagSpecification）中Lagstoinclude一欄后面輸入最大滯后期數(shù)k=9，點擊OK，即可得到格蘭杰因果檢驗的結果。,格蘭杰因果關系檢驗的結果,從檢驗結果不難看出，當取最大滯后期數(shù)k=9時，拒絕原假設“VOLdoesnotGrangerCauseRA”犯第一類錯誤的概率高達0.32100，而拒絕原假設“RAdoesnotGrangerCauseVOL”犯第一類錯誤的概率僅為0.00366。所以，降水量確實是水庫流量的Granger原因。,