格兰杰因果关系 格兰杰检验的目的？
格兰杰因果关系的介绍？
格兰杰在1969年提出了一种基于“预测”的因果关系。经过Simmons (1972，1980)的发展，格兰杰因果关系检验作为一种计量方法已经被经济学家广泛接受和使用，尽管格兰杰因果关系在哲学上是否是一种“真正的”因果关系还存在很大的争议。
简单来说，它可以通过比较“上一时刻所有信息已知时X在这一时刻的概率分布”和“上一时刻除Y事故外所有信息已知时X在这一时刻的概率分布”，来判断Y和X之间是否存在因果关系。
(在开发简化版中，弱化了“所有信息”的理论强条件，也弱化了比较概率分布的困难操作。)它的主要用途是用这个定义检验假设，从而判断X和y之间是否存在因果关系。
granger因果关系是什么？
格兰杰因果关系是格兰杰因果检验的结果。格兰杰因果关系，最初假设X不是Y，是解释X是否对Y有影响的一种检验方法，前提是X和Y是平稳的或者一阶协整可以参考时间序列相关的书籍。
格兰杰检验的目的？
目的：
用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。格兰杰因果关系定义为“最佳最小二乘预测的方差，它取决于过去某个时间点所有信息的使用”。
当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也不妨碍其参考价值。
因为在经济学中，统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的，在经济预测中还是可以起到一些作用的。
由于假设检验的零假设是没有因果关系，在这个假设下，f统计量服从f分布，所以严格来说，这个检验应该叫做格兰杰非因果关系检验。
格兰杰检验的目的？
格兰杰因果检验可以在统计意义上检验变量之间的因果关系，对于经济现象中因果关系不明确的事物，可以用这种方法在统计意义上进行检验。
什么是格兰杰因果关系检验？简答题？
在时间序列的情况下，两个经济变量X和Y之间的格兰杰因果关系定义为：如果仅基于变量X和Y的过去信息，变量Y的预测效果优于变量Y，即变量X有助于解释变量Y的未来变化，则认为变量X是变量Y的格兰杰原因。
什么是格兰杰原因？
格兰杰因果检验是目前计量经济学中应用比较广泛的一种检验方法，但是我们学计量的时候没有学过这种检验方法，所以经济学专业的学生应该学。上次谭颖萍姐姐给我们讲宏观经济统计分析，她给我们介绍了一下，但是只讲了很粗浅的原理(这种教学很危险)。
探讨因果关系，当然首先要定义什么是因果关系。在这里，我们不谈伽利略或休谟所说的哲学意义上的因果关系，只介绍其统计意义上的定义。从统计学的角度来说，因果关系是通过概率或分布函数来体现的。在宇宙中所有其他事件的发生都是固定的条件下，如果一个事件A的发生或不发生对另一个事件B的发生概率有影响(如果事件定义了一个随机变量，也可以说是分布函数)，并且两个事件在时间上是顺序的(在A之前和B之后)，那么我们可以说A是B的原因。
早期的因果关系简单定义为概率，即如果P(B|A)gtP(B)，那么A就是B的原因(Suppes，1970)。然而，这个定义有两个主要缺陷。首先，它没有考虑时间顺序。第二，从P(B|A)gtP(B)，P (a | b) GTP可以立即从条件概率公式推导出来。显然，上述定义是自相矛盾的(而且定义中的“gt”是不合理的，改成“lt”是有意义的。后来经过改进，将定义中的“gt”改为不等号“”；其实按照同样的推理，这个定义同样站不住脚)。
其实上面的定义还有一个更大的缺陷，就是信息集的问题。严格来说，要真正确定因果关系，必须考虑完整的信息集，也就是说，要得出“A是B的原因”的结论，必须综合考虑宇宙中的所有事件，否则往往会产生误解。最明显的例子是，如果有另一个事件C，是A和B的共同原因，考虑一个极端情况：如果P(A|C)=1，P(B|C)=1，那么显然存在P(B|AC)=P(B|C)。此时可以看出，A事件是否发生与B事件无关。
因此，Granger(1980)提出了因果关系的定义，它是基于完全信息集和发生时间的顺序。至于判断的标准，也是逐渐发展变化的
一开始是根据分布函数(条件分布)来判断的。注意 n是宇宙中直到N周期的所有信息，Yn是所有YT (t=1.N)直到第N个周期，Xn 1是X在第n 1个周期的值， n-yn是除y以外的所有信息。
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