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2010-08-07
Granger因果检验通常在三种模式下进行:
1、Group;2、VAR;3、VECM。其中,后2种又称内生性、外生性因果检验。

        现在的问题是,
1)在相同的滞后期,相同的数据,三种检验方法的因果结论很可能完全不同。当然VAR是检验水平值,VECM是一阶差分,结论不同可以理解。但Group和VAR的因果检验都是水平值,结果的大相径庭是为什么呢?

2)在某些文章中(我只看《经济研究》、《数量经济与技术经济研究》),开始明明是建立VAR、Johanson协整,然后在因果检验的时候却变成使用Group的因果检验,这是为什么呢?

3)在某些文章中(如上),基于VAR的因果检验,同一方程,不同解释、被解释变量的滞后期选取不同(从df自由度不同看出,非多变量的联合wald检验),这是为什么呢?     因为通常建立一个VAR模型的滞后期是固定的,VAR下eviews中因果检验也固定就是那个滞后期的。

4)在某些文章中(如上),某些文章中,建立VAR、Johanson协整,在做VECM。因为有了协整关系,是否在进行因果检验的时候必须要用基于VECM的呢? 用基于VAR的可以吗? 用基于Group的可以吗?

         敬请高手回答,谢谢。
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2010-8-7 13:30:42
怎么不看些外文献
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2010-8-7 13:37:07
你是不是想写granger,后来结果都变成写group啦!!!
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2010-8-7 14:27:54
因为在GROUP里直接由GRANGER这个选项,谁还去费劲建立VAR啊不是。很多时候是滞后期的问题,理论上合适的滞后期实际中不行,因为样本限制。这种模型理论上来说都是大样本性质的,但实际做的时候有几个样本容量超过30的?滞后期不同结果很可能不同。一些EG协整为例,按道理在做完这个检验后关键要看检验方程的残差是否还存在自相关,但实际上很少有学者严谨地对待这个问题,而教科书往往也是一带而过,大家都不注意就成习惯了。所以多看些牛人的论文,应用的也没关系,就会注意到这些细小的但很见功力的问题了。
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2010-8-7 16:58:09
楼上说的不错,但没有具体回答问题啊,谢谢。
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2010-8-7 18:56:42
这些问题的确是经过一定的积累才能提出来的,期待共同讨论
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