5# kungin 对于本例而言，由于样本量太小，你就选用滞后一期即可，如果不用傻瓜式的格兰杰检验而是老老实实RUN两次回归的话，EVIEWS告诉你Y和E互不为GRANGER的因

7# Zuros 谢谢你啊，作为新手，能够得到您的帮助真是非常感激！

今天在回答另一个人的问题时，忽然发现虽然昨天给你说的格兰杰检验的理论是对的，可是我自己RUN模型是脑残的把差分项错看成滞后项拿了进来，所以我重新跑了次检验，结论依旧没变，也是滞后一期RUN的。结果如下，序列1是Y，虚列2代表E

Pairwise Granger Causality Tests                       
Date: 01/31/11   Time: 02:22                       
Sample: 1999 2008                       
Lags: 1                       
                       
Null Hypothesis:        Obs        F-Statistic        Prob.
                       
SER02 does not Granger Cause SER01         9         0.86977        0.3870
SER01 does not Granger Cause SER02                 0.17323        0.6917
实在是抱歉，当时觉得很简单，大意了。

9# Zuros 谢谢你，你真是一个认真负责的人。昨天在和同学讨论这个问题时也有疑惑，还想再请教你呢，结果您先告诉我正解了。非常感激