首先，协整检验的出发点就是两个非平稳的变量经过线性组合后，能够实现平稳，如果它们本身就是平稳的，则不需要进行协整检验；
其次，VAR估计建立在理论研究或者常识支持某种经济关系，不然拿什么都进行VAR是说不通的；
再者，同意4楼的说法，Granger因果检验真的没有太大价值，只是对系数是否为零的一个检验而已，实在谈不上因果。

首先，说一下个人的理解：若两个变量X、Y互为Granger因果关系，有可能存在研究者未关注到的信息（比如某些变量）既是X的Granger原因，也是Y的Granger原因，由此导致X和Y互为因果关系。所以，当出现这种结果时，需要更深层次的分析并挖掘是否存在这类信息。
其次，说一下Granger因果检验的含义，上面的回帖解释的比较清楚，但没有从根源上解释Granger因果原因的含义。当考虑X是否是Y的Granger因果原因时，计量上的做法是考虑所有信息对Y可能造成的影响与单独剔除X时所有信息对Y的影响是否有显著性差异，这种差异是否明显可简单的理解为X对Y的解释是否显著，前提是控制其他所有可能对Y造成影响的信息。若显著，则X是Y的Granger原因，反之则不是。从这个层面上即可看出所谓的因果关系只是“X对Y的影响”是否显著，所以并不能理解为哲学上的因果关系。
最后，Granger因果关系还是蛮有用处的，如果如上一条所述，外界信息都能控制住的话，这种因果关系，特别是单向的因果关系（比如X是Y的Granger因果）最起码能解释为“原因”对“结果”的贡献，但这种贡献确实不存在哲学上的因果关系，只要能满足研究者的使用即可。

您好，冒昧问下有专门用来考察哲学上因果关系的有效定量方法吗？