一般建议用平稳的序列建立var模型，当然，不平稳的序列建立的var模型一可能是稳定的，但是这样建立的模型，估计出来的var方程中的一些t值没有办法得到解释，因为有不平稳序列的原因，当然在此条件下，做granger因果检验的结果也无法得到解释，也是因为有不平稳序列的原因。因此，一般来讲，用平稳的序列建立var模型，如果序列不平稳，则可差分，取对数，用得到的平稳序列建立var模型，这个时候模型估计出来的参数的t值才有意义，granger因果检验的结果才具有说服力，并且这里granger检验的结果应该与在group下的检验结果一致，只是两者用的统计量不一样，前者是卡方统计量，后者是F统计量。

https://bbs.pinggu.org/thread-1160408-1-1.html

谢谢你的指点~能麻烦你帮我看下这个问题吗？

可以先对数列进行ADF单位根检验，如果不平稳的话，再做差分，差分是平稳的就可以。然后再对数列进行协整检验，如果是协整的，就可以进行格兰杰检验了。如果不协整，则不可以进行。
正在学习中，不知道解释的对不对。请指正。

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不平稳的变量之间就没有因果关系吗？现在的宏观经济变量有多少是平稳的？希姆斯、格林、古扎拉蒂等也没用这么说吧，只是说有争议而已。eviews help 里也没有这么说。