全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件
13119 19
2005-07-14

上课的时候,陈老师说过,若两时间序列协整,则存在某个方向上的Granger因果关系。但做文章的时候,已经做好两个时间序列的协整检验,进一步做Granger因果检验的时候,发现滞后期取1,2,3,4,5,6,7时,因果关系不一致,有时候是双向,有时候是单向(两种都出现了)。请问这时候怎么解释?还是在滞后期的选择上有一定的规则呢?

恳请帮助。

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2005-7-15 15:33:00

滞后期的选择对于Granger因果检验结果极为重要。一般可通过AIC或SC准则来确定滞后阶数。

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2005-7-15 19:20:00
选使AIC或SC值最小的那个滞后期值
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2005-7-16 17:40:00
能说说这样选择的理由吗?这个问题我也头疼好久
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2005-7-20 22:31:00

IC最小就是拟和的最好,如果再往上加一阶反而不能更好地预测,所以可以通过最小IC来判断

但IC的公式是人凭感觉定的,没太多的理论基础,以至于IC的公式虽然大同但普遍存在小异,结果是不同的IC得出的结果也不同.

另一个方法是用FPE来决定,但和IC的缺点也一样.

通过这些没有理论基础的指标来决定阶数很大程度上是扯淡,而这样推算出来的因果关系也很扯淡(因为因果关系对阶数很敏感),就算推出来也没什么价值(不过这样的paper照样能在一流期刊上发表)

以上是我的一点见解,可能很不中听,请大家批

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2005-7-23 21:14:00
IC 公式并不是凭人而定的,一般用kullback-leibler convergence 推导的, 都有严格的推倒过程,但是在weight的选取上无法严格届定,所以一般用monte carlo simulation的结果做选择,不同的方法选取不同的weight,大多时候几个标准还是比较一致的,如有不同,要看数据类型,频度等做合考虑,当然,很多时候还有其他标准,计量本来就存在datamining,不可能有一个很一致的,简单易用的标准,我想任何科学都是这样的,有很多争论,也正是争论促进了科学的发展,那些在一流杂志发表的论文我认为是质量很高的,计量类的论文数学功底要求是很高的,能用granger因果检验离看懂推导过程还有很长的路要走,能看懂离自己能推更是很长的路,我也是处在低级阶段,以上是个人体会,和大家交流吧。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群