先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。

先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。

大家都讨论的很好 但我有个问题 在STATA 软件中能不能做面板数据的格兰杰因果检验 我做时 怎么说对面板数据不适用？

其实很多回答是一种误解。有如下几点，需要澄清：

第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。

第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。

第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。

第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。

由于格兰杰天才地利用了条件概率来定义因果关系，所以他的方法显得既实用又有效，这是个令许多人甚至哲学家都佩服的思维上的突破，

然而他自己也承认了其弱点：利用这个方法只能给出统计意义上的因果关系，并不能说明实际意义上的因果关系。

由于格兰杰天才地利用了条件概率来定义因果关系，所以他的方法显得既实用又有效，这是个令许多人甚至哲学家都佩服的思维上的突破，

然而他自己也承认了其弱点：利用这个方法只能给出统计意义上的因果关系，并不能说明实际意义上的因果关系。

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？如果一篇文章中用到，这三者的顺序是怎么样的？
  个人感觉，要想知道是否具有协整关系，需先做单位根检验，如果是同阶单整的，可以做协整检验。当然如果原数列本身就是平稳的，可以直接做回归分析。如果两数列分析不具有协整关系，仍然可以做格兰杰因果检验的。

确实是一个很值得研究的东西啊，再看看书应该怎么研究了

对，单位根检验是对时间序列进行的平稳性检验，若确定其为非平稳，然后在通过对其差分序列进行单位根检验，确定其为I（？）序列

接下来才可以进行协整检验，判断两组时间序列数据之间是否具有长期均衡关系

若具有上述关系，接下来进行格兰杰因果检验，确定两者之间是否存在双向或单向引导关系。

先单位根检验，同阶单整的话再做协整，协整通过了再做granger检验;

单位根检验是检验数据的平整性的，协整是把不平稳数据在同阶差分基础上具有相同的趋势可以用来直接分析不需要消除其不平稳性。格兰杰因果检验是检验两组数据在数据上的因果关系，比如FDI与GDP到底是FDI是GDP增长的原因，还是GDP是FDI增长的原因。（注：格兰杰因果检验只是数据上的因果关系不代表实际的因果关系）

最常用的协整理论为恩格尔—格兰杰的EG两步法协整检验理论，具体步骤为：

一、首先进行变量的单位根检验，先做水平值的单位根检验（一般用ADF检验，也可以用PP检验），序列不稳定的话，做一阶差分的单位根检验，还不平稳的话，做二阶差分的单位根检验。在做单位根检验时，要注意调整滞后阶段P的值，从大往小依次做下来直到AIC、SC值、DW值等满意为止。同时也要注意截距和时间趋势的取舍，随时调整，以得到有效的结论。

二、如果变量为同阶单整序列，则根据EG两步法可以进行变量间的协整分析，建立模型，用Eviews计量出结果。此时，一般DW值会比较小，也就是说存在自相关性，那么这时需要对残差的水平值进行单位根检验。如果残差为水平平稳序列，那么所建立的协整方程是有效的。否则，是不存在协整关系的。

三、根据上面的协整关系，建立Granger方程，检测Granger因果关系。因为协整关系只是表示了变量间存在一个共同的趋势，没有反映出谁是谁变化的原因。

最常用的协整理论为恩格尔—格兰杰的EG两步法协整检验理论，具体步骤为：

一、首先进行变量的单位根检验，先做水平值的单位根检验（一般用ADF检验，也可以用PP检验），序列不稳定的话，做一阶差分的单位根检验，还不平稳的话，做二阶差分的单位根检验。在做单位根检验时，要注意调整滞后阶段P的值，从大往小依次做下来直到AIC、SC值、DW值等满意为止。同时也要注意截距和时间趋势的取舍，随时调整，以得到有效的结论。

二、如果变量为同阶单整序列，则根据EG两步法可以进行变量间的协整分析，建立模型，用Eviews计量出结果。此时，一般DW值会比较小，也就是说存在自相关性，那么这时需要对残差的水平值进行单位根检验。如果残差为水平平稳序列，那么所建立的协整方程是有效的。否则，是不存在协整关系的。

三、根据上面的协整关系，建立Granger方程，检测Granger因果关系。因为协整关系只是表示了变量间存在一个共同的趋势，没有反映出谁是谁变化的原因。

弱弱的问一下，格兰杰因果检验与引导关系检验是什么关系啊？

是不是说对两个时间序列，先检验平稳性，是则Granger因果检验；

否则考察同阶单整，做协整分析，若确定协整关系了，考虑ECM，最后做引导性检验?

总找不到关于引导关系模型的书啊……

[此贴子已经被作者于2009-4-19 0:46:02编辑过]

怎样在EViews软件中做协整中的EG检验和JJ检验，急需详细的指导，有意者加我QQ：83673606。谢谢啊