你这个问题提得很好，也是时间序列研究常遇到的问题，这里有一些常用的依据和做法：1.一般来说Granger因果关系检验仅仅是从数理统计的角度判断变量之间是否存在因果关系，实际上应结合经济意义来判断是否存在因果关系更为恰当。二者相互矛盾时，以后者为准。 2.Granger因果关系检验的一个不足之处是第三个变量z也可能是引起y变化的原因，而且同时又与x相关，因而它更多的是一个辅助性检验。3.格兰杰因果检验的结果滞后期n是非常敏感的，n值不同，得到的结果也有可能不同。这时因为有2个因素影响滞后期n:一是被检验变量的平稳性，二是样本容量(不能太少)。滞后期的选取是任意的，实质上是一个判断性问题。以xt和yt为例，如果xt-1和yt存在显著影响，则不必再做滞后期更长的检验，如果xt-1和yt不存在显著影响。则应做滞后期更长的检验。一般来说检验若干个不同的滞后期的因果关系，如果结果基本相同（多试验几个不同的n值，以保证结果不受n选择的影响 ），则可下最终结论。Granger因果关系检验式是VAR模型中的一个方程，因此Granger因果关系检验滞后期也可由VAR模型滞后期确定。
   综合以上的做法，你使用AIC准则和SC准则确定的滞后阶数只是可选择的方法之一，也可以不采用这种方法，试着用其他滞后阶数去做也是可以的，只是检验一定要满足Granger因果关系检验的基本条件，所得出的结论具有经济意义就可以了。以上方法根据Granger因果关系检验基本原理得出的参考意见，仅供参考！

任何理论的成立都是由先决条件的，不存在无假设条件的理论，希望对你有帮助。

您的意思是说，还是要考虑滞后阶数的限制，所以我这个问题的答案是，不能认为有关系是吗？

谢谢您写了这么多，看完挺有收获的！
其实我也运用VAR模型确定过滞后阶数，但是用那个滞后阶数做出来却不显著，反倒用其他滞后阶数有的是显著的。您的意思是说从1阶滞后试起，试到有关系为止，比如说前三阶都没有关系但是到第四阶就有关系，那这样就可以认为有关系吗是吗？
麻烦大神啦

的确可以按照这种做法去做，但是要注意检验要满足Granger因果关系检验的基本条件（样本容量足够大，时期数较长；变量要平稳，如不平稳可以进行差分后得到平稳变量），这种显著性结果要有经济性意义。如果你研究时间序列之间的因果关系，最好能够配合其他方法来共同说明，比如可以借助协整关系去进一步探讨或说明的。