VAR模型和GRANGER因果检验的关系。

王士海

20566

收藏 2011-04-11

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按照我的理解，要建立VAR模型必须要检验变量之间的因果关系，如果序列之间不是互为GRANGER原因的就不能简历VAR模型。易丹辉老师的书里也说只有序列互为因果时，采用的VAR模型才是有效的。
可是我看了好多论文，发现大部分人直接构建VAR模型，并没有进行因果检验，这样做行吗？
到底VAR模型对因果检验的有没有要求？
由于很穷，就5个论坛比，多少表示一下。
谢谢！

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我也感觉易丹辉的说法有问题。害人。

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nlm0402

2011-4-11 10:46:51

ECSTAR520 发表于 2012-3-25 10:00
易的说法是有问题的。

我也感觉易丹辉的说法有问题。害人。

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王士海

2011-4-13 11:00:21

自己顶一下

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luxiahyun

2011-4-14 11:03:52

VAR 模型在计算之后会直接给出P值，看了每个系数的P值之后自然就知道了那个变量Granger cuase哪个变量了。
Granger cause检验不外乎就是一个变量的过去值是否对现在的另一个变量有说明意义，这个只要看VAR的系数显不显著就可以了

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nathan9800

2011-4-14 23:03:24

作VAR模型对Granger因果检验没有要求。VAR将所有变量当作内生变量，反映的是变量之间的动态关系，而变量之间既可能有双向的Granger因果关系，也可能手单向，也可能没有Granger因果关系。

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kantdisciple

2011-4-15 10:30:07

模型本身对因果性没有要求。但是人们建立VAR模型的目的之一是为了用一部分变量x对另一部分
变量z的解释，特别是预报提供有用的信息。反映在数量上，就是对这部分变量z的预报方差有所
减少。如果这部分变量是研究所关心的，那么加入的变量x就没有太大意义。如果还关心x和z之间
的相关结构，除非x不是z的原因的同时z也不是x的原因，否则VAR模型依然有意义。