格兰杰因果检验对滞后期特别敏感，不同的滞后期可能得出截然相反的结论。

判断滞后期的标准有两个：
     （1）格兰杰因果检验模型的残差是非自相关的，并且不存在异方差的问题，前者很重要，因为时间

序列数据常常产生自相关的问题。这样才能保证所使用的格兰杰因果检验模型不存在伪回归的问题。
     

       其实，只有平稳的序列做格兰杰因果检验才不需要做残差非自相关检验,才能得出更加准确的结论。。

     （2）格兰杰因果检验模型添加滞后项之后，AIC值变小，一般同时调整的R的平方会变大。这样才能

保证添加滞后项之后的模型是更好的。

      要达到以上目的，最准确的方法是按照格兰杰因果检验模型一个一个的做回归。
    
      VAR模型用不上吧，VAR只做系统估计，不存在谁是解释变量，谁是被解释变量的问题。但格兰杰因

果检验模型中却要判断一个变量对另一个变量的解释程度，因此只能一个一个地做。当然格兰杰因果检验

模型具有VAR模型的形式。

啊 原来如此。。。写论文用到这了~~感谢~！