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2019-04-05
悬赏 5 个论坛币 已解决

用Stata做了格兰杰因果检验,结果在下面。请问其中“Excluded”对应的变量是用来做检验的变量,还是做检验时被排除的变量啊?为什么叫“Excluded”呢?

. vargranger

   Granger causality Wald tests
  +------------------------------------------------------------------+
  |          Equation           Excluded |   chi2     df Prob > chi2 |
  |--------------------------------------+---------------------------|
  |               gdp                cpi |  27.892     4    0.000    |
  |               gdp               repo |  17.207     4    0.002    |
  |               gdp                ALL |  39.739     8    0.000    |
  |--------------------------------------+---------------------------|
  |               cpi                gdp |   31.23     4    0.000    |
  |               cpi               repo |  8.5223     4    0.074    |
  |               cpi                ALL |  45.302     8    0.000    |
  |--------------------------------------+---------------------------|
  |              repo                gdp |  .69519     4    0.952    |
  |              repo                cpi |    11.6     4    0.021    |
  |              repo                ALL |  15.626     8    0.048    |
  +------------------------------------------------------------------+


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hoguo15 查看完整内容

这是用从回归里面删除变量的方法来检测被删除变量的重要性。所以叫excluded。 比如第一行就告诉你cpi的lags对预测gdp很重要。科学的说是cpi所有lag的系数都是0这个joint hypothesis不能被拒绝。 这种问题你可以直接看stata系统的help file. 打h vargranger就可以了, 里面有链接会给你具体的例子:
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2019-4-5 15:14:05
这是用从回归里面删除变量的方法来检测被删除变量的重要性。所以叫excluded。

比如第一行就告诉你cpi的lags对预测gdp很重要。科学的说是cpi所有lag的系数都是0这个joint hypothesis不能被拒绝。

这种问题你可以直接看stata系统的help file. 打h vargranger就可以了, 里面有链接会给你具体的例子:
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2019-4-7 11:32:36
ZZ1119 发表于 2019-4-5 15:14
用Stata做了格兰杰因果检验,结果在下面。请问其中“Excluded”对应的变量是用来做检验的变量,还是做检验 ...
Granger Causality Test 的本质其实就是当你去掉一个变量的时候,如果剩下变量还是jointly显著的,那么去掉的变量就被认为没有granger cause此时的因变量。
然后你要知道Stata这个Granger Test的Null Hypothesis是:The lags of excluded variable(s) do not Granger cause the dependent variable.
所以在你的情境里,比如第一个panel,去掉cpi的lag,剩下的变量的系数同时为零的p值是0.000,那你要reject cpi 的lag not granger cause gdp
总而言之cpi—>repo—>GDP 然后 CPI<—> GDP
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