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2010-08-01
今天把NPT1.3的 user guide 看了,感觉做不了 Granger causality test 。
那么有什么方法能做呢?请教一下。

说一下为什么做不了的原因:
因为user guide中P13页给出的 the Fully-Modified Estimatiors 中的FM_beta1 和FM_beta2 只是估计出的第9页式(1)中的alpha d和alpha f  这两个系数的估计值而已。

也可以理解为 存在长期协整关系的条件下(因为P12页最上面的一段话属说没有协整关系的原假设 被 拒绝!),FM_beta1 和FM_beta2 只是我们panel ECM 模型中  error  correction  term中的系数而已(不是ECM模型中误差修正项的系数)。

也就是说,为进行Granger causality test ,需要估计的panel-VAR和panel-VECM模型根本没有给出程序。 所以这个软件包基本用处不大。

unit roots test 和Cointegration Test  最新的 EVIEWS 7 中已经可以做了。
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2010-8-1 09:59:00
按照很多作者论文的做法 应该是将面板数据分解成多个时间序列数据,然后做时间序列数据的Granger causality test
简单的编程即可实现
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2010-8-1 09:59:34
国内的作者写的关于Causality test的 论文。西南财经的。 这个作者还有一篇关于 panel 协整的综述,这里我没有上传。


另外 该作者 在 开放式基金赎回困惑的PanelData+Granger因果关系检验.pdf 中 第4页 脚注中明确写道“感谢法国Orleana大学的Hurlin教授提供算法实现的部分源代码.”那么,Hurlin教授的应该是在数据平稳的基础上做的Granger因果关系了。

但该文中的数据很多都是不平稳的。我大略没有详细的看,好像是笔者没怎么进行平稳性的处理 就去Granger因果关系检验了。(该作者 使用Eviews5.0进行单位根检验和Granger因果检验,其中Granger因果检验通过笔者自编程序实现)

另外 那个同学有 Hurlin的程序 让我研究一下。。
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2010-8-1 11:04:55
这篇论文中的 图4 写的很清晰!讲的是 panel 进行 casuality的 流程、。
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2010-8-1 13:06:11
以前看Hurlin的文章,他对面板因果检验的研究只限于平稳数据。
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2010-8-1 13:08:42
楼主提供的这篇文章,还要研究一下。不知道作者对非平稳面板数据的因果检验的理论基础是什么。看一下先
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