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2005-09-01

我发现市面上有很多测granger causality test的方法,还都号称自己是standard Granger causality test 这些方法都是先建立VAR,然后看lag的系数是否显著(Hsiao的那套除外) 但在VAR的阶数选择上却有很大分歧:

1.有些人把两个方程的4个lag length都设成p.通过VAR的AIC等标准来确定p的值.(我觉得把四个lag length都设成一样的值未免有些牵强了,但这样看来方程比较好估计,呵呵)

2.有人把四个lag length设成不同的4个变量,通过VAR整体的AIC来确定lag length(我用的软件好像还真不能为每一个lag length设定值)

3.还有人把整个VAR看成是两个独立的方程.通过每个方程自己的AIC来确定本方程的参数(这样看来就没必要估计VAR了,分别拿两个方程估计就成)

我不知道上面的这种方法是不是都正确,哪个更好一点. 大家指点

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2005-9-2 00:22:00

第一、 你大概不知道什麽是 cycle

第二、 你大概不知道什麽是 near-VAR

第三、 你大概不知道 VAR 用的是什麽估计方法

第四、 你到底知不知道 OLS、GLS、2SLS怎麽使用的呀!

为什麽不回头把你的基础彻底打好,再来碰时间序列这块呢?!

特别是,单变量都搞不清楚,就来碰多变量!

一大堆问题,所有你在这个版发问的问题,全部都跟你完完全全不了解 OLS 、G-M theorem 有关! 顺便问一下,你是哪间学校的? 那个人教你计量的? 好想了解一下,这个根是从那边开始烂的!

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2005-9-2 02:58:00

To 69:

你说的那几点我有些的确不知道.说实话,我也很想把自己的基础打牢,但我接触计量的时间很短,而且不是计量专业的,所以只能慢慢在实践中摸索.来这个坛子里的人很多,并不是每个人都有向您一样的专业知识,而且每个人的背景和愿望都不一样.我的愿望就是能在这里把自己不清楚的东西一点一点地问明白,也尽我所能帮助别人.同时我也会接受您的劝告,尽量把基础打扎实.

对于Granger causality我确实很模糊,以前没学过,借来的几本书上也都没有提及,只好一边看文章一边捉摸,时常感到身单力孤,还求大家多多帮助.

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2005-9-3 21:23:00
大家帮忙呀,谢谢了.
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2005-9-9 04:23:00

I also found that some guys are trying apply complicated model while actually know little about the model.

I think you guy should read your text again and again. This is the best way to learn.

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2008-10-10 17:24:00
以下是引用gemini69在2005-9-2 0:22:00的发言:

第一、 你大概不知道什麽是 cycle

第二、 你大概不知道什麽是 near-VAR

第三、 你大概不知道 VAR 用的是什麽估计方法

第四、 你到底知不知道 OLS、GLS、2SLS怎麽使用的呀!

为什麽不回头把你的基础彻底打好,再来碰时间序列这块呢?!

特别是,单变量都搞不清楚,就来碰多变量!

一大堆问题,所有你在这个版发问的问题,全部都跟你完完全全不了解 OLS 、G-M theorem 有关! 顺便问一下,你是哪间学校的? 那个人教你计量的? 好想了解一下,这个根是从那边开始烂的!

这人怎么找么cynical, 说话带刺啊,做研究本来就是个re---search的过程,就是要不断学习不断长进,人家来虚心求教你把人家痛批一顿然后还连个答案也不抛出,哪有这样做事情的。。。bty,我也不知道啥时cycle, 你是想说写loop来search criteria么?请赐教。。。我还以为是business cycle呢。。。。

to lz, 基础不好不是你的错,以后遇到问题自己多做些re---search应该就明白了。hsiao的方法有问题么?我觉得挺好。看来得出你还是做了很多review的,我不是高手,也遇到这个问题,我的研究结果是你可以参考这篇paper(http://research.stlouisfed.org/wp/1984/1984-001.pdf)以及后面的reference. 如果你急需一个比较practical and appicable的答案,eviews-construct a bi-variable var, choose longer lag length such as 15-20 (depend on your sample size), estimate the model. in the results window, click the manu 'view-lag structure-lag criteria'. this function reports the results of the selection criteria mentioned by the paper above. According to the paper, the favorable criteria is FPE. just choose the lag length with a * as your best choice and reestimate the var at the optimal length. 希望以上答案能帮到你。

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