Xt-1表示变量Xt的滞后一期，Xt+1表示Xt的先导一期，Yt-1表示Yt的滞后一期，Yt+1表示Yt的先导一期。
如果你的滞后期数为2或者3则依此类推。
接下来可以进行相关性分析
如果X滞后3期也就是Xt-3和Y相关，则可以认为X先变动，Y后变动 ，也称为格兰杰意义上的X引起Y
如果Y滞后3期也就是Yt-3和X相关，则可以认为Y先变动，X后变动 ，也称为格兰杰意义上的Y引起X
如果上面两个关系都相关可以认为是格兰杰双向因果关系
滞后期数通常不会选择太多，已经能够得出因果关系了，如果你是月度数据则通常考虑滞后12期的情况，普通的滞后12期就是季节滞后一期

具体请参考时间序列的一些教材
只能说是格兰杰意义上的因果关系，并不一定是真正的因果关系，这个理论是诺贝尔奖获得者格兰杰提出的
如果你是月度数据或者季度数据或者其他固定频率的数据都没有关系，关键是看你的数据是否存在季节效应，如果是季度数据而且存在季节效应，通常你的数据和滞后4期相关，比如今年春天的数据和去年春天的数据相关。
如果你的数据不存在季节性变动，则等同于年度数据来对待

谢谢亲的回复，我是想问时差相关分析里面的滞后期，不是这里时间序列的滞后期。