做eviews格兰杰因果检验验前,不做数据平稳性检验行吗

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本帖最后由 wanghaidong918 于
15:21 编辑
1如果原时间序列比如消费和收入是有单位根的 意味着它们的回归是伪回归&&并且一阶差分后都是0阶积整的&&但是一阶差分后又没有经济意义了&&怎么办呢?
2在做格兰杰因果检验之前是不是要做VAR模型?还有VAR检验和格兰杰检验有什么关系啊?
载入中......
第二个问题:这两者没有什么必然联系。一般只要变量是平稳的就可以进行因果关系检验。至于VAR模型,在建立之前不需要做过多考虑,当然可以先建立初步的VAR模型之后进行因果关系检验来确定哪些变量是外生的。
第一个问题:都含有单位根说明序列非平稳,有可能导致伪回归,这时如果变量是同阶单整的可以进行协整检验,即先对变量做回归,然后检验回归残差是否平稳,如果不含有单位根,则说明变量具有协整关系即存在长期均衡关系。然后可以做误差修正模型考察其短期关系。
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我也不懂 ,看别人写的论文,先格兰杰后VAR
如果你的变量只是两个,就不用管什么VAR模型了。同阶单整可以检验是否协整,然后做误差修正模型
第一个问题:都含有单位根说明序列非平稳,有可能导致伪回归,这时如果变量是同阶单整的可以进行协整检验,即先对变量做回归,然后检验回归残差是否平稳,如果不含有单位根,则说明变量具有协整关系即存在长期均衡关系。然后可以做误差修正模型考察其短期关系。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
02:14 编辑
对两个时间序列差分做因果检验可以看做是两序列变化速度之间的因果联系,那么取对数呢?在回归中系数可以表示变化率,但因果检验中这个因果联系表示什么?可以看做也是变化速度之间的因果关系么?
载入中......
不取对数是绝对值意义上的速度
取自然对数之后是百分比意义上的速度
后者适用于大多数通常的研究
差分相当于绝对差额。对数相当于相对的速度。即前者是x2-x1,后者是(x2-x1)/x1,是不同的。对数主要为了增加稳定的概率,差分也是为了平稳性,可多次差分。不知道讲得是否清楚。
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我也是同样的困惑
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本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考:
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德足以怀远,信足以一异,义足以得众,才足以鉴古,明足以照下。此人之俊也
不取对数是绝对值意义上的速度
取自然对数之后是百分比意义上的速度
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同问啊,好困惑
一般对数收益率是平稳序列,还用得着格兰杰检验吗?
格兰杰检验不能够检查平稳吧?反而格兰杰检验是要求数据平稳的
差分相当于绝对差额。对数相当于相对的速度。即前者是x2-x1,后者是(x2-x1)/x1,是不同的。对数主要为了增加稳定的概率,差分也是为了平稳性,可多次差分。不知道讲得是否清楚。
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