四楼正解。

先做格检验吧

只有变量具有因果关系,才能回归啊,才能单位根检验,协整,不知道我说的对部队?

顶！

二者没有必然先后关系，做协整前不是必须做granger。

个人认为granger是判断两变量之间的granger因果关系，协整是判断两序列数值的平稳关系。

Engle和Granger(1988)证明只要变量间存在协整关系，将协整关系式滞后1期形成误差修正项ECM_{t −1}，再将其纳入相应的VAR短期动态模型中，即是VECM模型。因此一般认为误差修正模型一个含有协整约束的VAR模型，误差修正项被视为偏离长期协整的修正误差，因此模型兼备了长期均衡关系与短期的动态调整。

Granger认为变量间存在协整关系，检验某一自变量与因变量的Granger 因果关系，原假设H₀：滞后各期的自变量系数及误差修正项系数均同为零，若原假设H₀被拒绝，表示自变量本身的变动或通过调整误差会领先当期因变量的变动，即自变量为因变量的“因”。滞后期误差修正项对因变量的影响，反映了变量偏离长期协整均衡关系对因变量的影响，因此可解释为长期因果关系；而滞后各期自变量对因变量的影响，则可解释为短期因果关系。VECM模型就是检验变量间Granger因果关系，因而只有协整才有VECM。

当然Granger因果关系还有另外一种方法检验，对于非平稳两变量的检验，但这种检验存在滞后期确定问题，因为Granger因果关系对滞后期很敏感，那就又必须根据水平var模型确定，可以从VAR之后一期开始，直至VAR残差达到白噪声的最小滞后期数，依此进行Granger因果关系检验。

两种方法检验结果数值不同，但结论应当是一致的。

补充一点：JJ协整是基于VECM模型的，但实际应用时又必须先检验协整才能建立VECM模型，理论顺序与实际应用顺序正好相反。此外没有Granger因果关系并不能说明一定没有协整关系，有协整也可能变量间只有弱Granger因果关系（说绝对不存在过于武断，除非P值等于1），即无法通过检验但通过查卡方表或者用（1-P值）大致可以看出变量间Granger因果关系的概率有多大，当然确定这个概率意义不大。

说两者完全没关系是不对的，因为Johansen 多变量协整检验的结果决定VECM模型的设定.但对非平稳序列不考虑协整，也可以进行Granger因果关系检验，但这种方法要谨慎，很容易出错，滞后期不同结论不同，因此大家很容易看到国内一此文献同时针对同一问题、样本期相似却结果大相径庭，就是这个问题。

[此贴子已经被作者于2008-3-9 9:55:58编辑过]

同意２楼的意见。做过一些这方面的论文，应该是先检验协整关系，然后才能进行Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验，而协整检验采用另外的模型检验。