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  • 格兰杰因果检验-Eviews实现

    千次阅读 2021-04-22 13:43:40
    一共分为两步,数据导入或因果检验 首先新建一个workfile 选择数据类型,一般会根据时间...在group中选择格兰杰因果检验。 输入滞后阶数得到结果。 分析:此处prob为0.0444,说明xcfk1011可以granger引起ycfk1011
    首先了解格兰杰因果检验基本概念
    一共分为两步,数据导入或因果检验
    1. 首先新建一个workfile
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    2. 选择数据类型,一般会根据时间,但是由于本次需要排除节假日,而选取工作日后数据无法剔除,因此此处选择了无结构的,有多少数据放多少就行。
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    3. 新建object。
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    4. 选择如下类型,并命名。
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    5. 选择需要的数据,以group方式打开。
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      或者
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    6. 点击edit,将数据从Excel中复制到NA处。
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    7. 在group中选择格兰杰因果检验。
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    8. 输入滞后阶数得到结果。
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    9. 分析:此处prob为0.0444,说明xcfk1011可以granger引起ycfk1011,可以放入var模型。
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  • 检查序列平稳性可以看序列自相关图或者用单位根检验,但是一般都用单位根检验,而单位根检验用的最多就是ADF检验。 操作 打开序列,查看序列是否存在时间趋势或者截距项(之后会用到,先记住结果): 查看 其中:...
    概念

    平稳性:时间序列的平稳性通常是指弱平稳, 就是时间序列yt的期望值、方差以及协方差均值不随时间t的变化而变化。检查序列平稳性可以看序列自相关图或者用单位根检验,但是一般都用单位根检验,而单位根检验用的最多就是ADF检验。

    操作
    1. 打开序列,查看序列是否存在时间趋势或者截距项(之后会用到,先记住结果):
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    2. 查看
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      其中:
      Test type是指用哪种单位根的检验方法,系统默认ADF。
      Test for unit root in是指用几阶差分进行检验。
      Include这一栏就是选择我们刚刚通过画图观测得出的结果含有趋势和截距。
      Lag这一栏就是选择滞后阶数一般我们使用AIC准则。
      在这里插入图片描述
    3. 数据分析:
      首先看t-Statistic后面的值,和下面1%、5%、10%的绝对值进行比较,如果t>这个水平的值就代表在这个水平下拒绝原假设,也就是说此序列时平稳序列。这里显然t>任何一个水平值,说明ycfk1011平稳。
      其次prob就是指拒绝原假设犯错的概率,这里0.0006代表有99.94%的概率接收原假设,也就是说ycfk1011是平稳序列。
      若不平稳,改进方法如下:回到之前的unit root test选择其他阶差分查看。
      #####注:
      一阶差分平稳后先做var模型,确定最优lag值,然后用这个lag去检验数据的协整关系。
      如果存在协整关系,对原始数据做VECM加格兰杰因果检验。
      如果不存在协整关系,对一阶差分过的数据做var加格兰杰因果检验。

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  • 一、格兰杰因果检验 1. 因果情况讨论 (1) (2) 式(1)假定当前y与y自身以及x的过去值有关,而式(2)对x也假定了类似的行为。 对式(1)而言,其零假设H0 :α1=α2=…=αq=0。 对式(2)而言,其零假设H0 :...

    一、格兰杰因果检验

    格兰杰检验方法主要是检验一个经济变量的历史信息是都可以用来预测另一个经济变量的未来变动,重要价值还是在预测。

    1. 格兰杰因果关系检验的步骤

    (1)将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量(如果有的话)做回归,即y对y的滞后项yt-1,yt-2,…,yt-q及其他变量的回归,但在这一回归中没有把滞后项x包括进来,这是一个受约束的回归。
    Y t = ∑ i − 1 s α i Y t − 1 + u 1 t Y_{t}=\sum_{i-1}^s\alpha_{i}Y_{t-1}+u_{1t} Yt=i1sαiYt1+u1t
    然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。
    (2)做一个含有滞后项x的回归,即在前面的回归式中加进滞后项x,这是一个无约束的回归,
    Y t = ∑ i − 1 s α i Y t − 1 + ∑ i = 1 m β i X t − 1 + u 2 t Y_{t}=\sum_{i-1}^s\alpha_{i}Y_{t-1}+\sum_{i=1}^m\beta_{i}X_{t-1}+u_{2t} Yt=i1sαiYt1+i=1mβiXt1+u2t
    由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
    (3)零假设是H0:α1=α2=…=αq=0,即滞后项x不属于此回归
    (4)为了检验此假设,用F检验,即:
    它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里,n是样本容量,q等于滞后项y的个数,即有约束回归方程中待估参数的个数,k是无约束回归中待估参数的个数。
    (5)如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界值Fα,则拒绝零假设,这样滞后x项就属于此回归,表明x是y的原因。
    (6)同样,为了检验y是否是x的原因,可将变量y与x相互替换,重复步骤(1)~(5)。

    2. 因果情况讨论

    若接受原假设,即系数全为0 ,则表示X 与Y无关,X不是变量Y的格兰杰原因。
    如果X的任何一个变量的回归参数的估计值全部不存在显著性(即系数全为0),则原假设不可能拒绝。换句话说,如果回归参数的任意一个滞后系数存在显著性,则拒绝原假设,结论是X与Y存在格兰杰因果关系。
    (1)
    在这里插入图片描述
    (2)
    在这里插入图片描述
    上述两个式子均为无约束型回归,有约束回归为式(1)不包含X的滞后项。式(2)不包含Y的滞后项。

    式(1)假定当前y与y自身以及x的过去值有关,而式(2)对x也假定了类似的行为。
    对式(1)而言,其零假设H0 :α1=α2=…=αq=0。
    对式(2)而言,其零假设H0 :δ1=δ2=…=δs=0。
    分四种情形讨论:

    • (1)x是引起y变化的原因,即存在由x到y的单向因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称x是引起y变化的原因。
    • (2)y是引起x变化的原因,即存在由y到x的单向因果关系。若式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称y是引起x变化的原因。
    • (3)x和y互为因果关系,即存在由x到y的单向因果关系,同时也存在由y到x的单向因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零,则称x和y间存在反馈关系,或者双向因果关系。
    • (4)x和y是独立的,或x与y间不存在因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称x和y间不存在因果关系。

    3. 格兰杰检验的前提

    • 用VAR模型去判断格兰杰检验需要滞后几阶。
      VAR向量自回归模型(vector autoregression)
      在这里插入图片描述
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      上图为结果分析,如何判断滞后几阶是较好的选择。(需要手动调试)

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    在上图的基础上判断哪阶是最优的。
    在这里插入图片描述
    得到最优的滞后阶数,去做格兰杰检验。
    P值小于0.05 则表示拒绝原假设,前变量是后变量的格兰杰原因。

    4. 格兰杰检验的注意事项

    • 必须是平稳序列。

    5. 用Eviews代码进行格兰杰检验

    • 选定两序列du,以group打开(点zhi右键,选open as group)
    • 回选菜单view,点选最后一项答granger causalty test…得弹出窗,输入阶数(最好用VAR模型去测),一般2或3即可,点OK,得结果。

    6. 用Python代码进行格兰杰检验

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  • 演示数据为股票数据:上证指数与微博情感分析处理后的大V指数数据之间的回归分析,与格兰杰因果检验(Granger),这里只记录操作流程,至于检验解读,后期有时间在补上、OLS估计参数,建立线性回归模型1....

    使用EViews软件进行OLS估计参数,建立线性回归模型,同时得到模型的拟合图和残差图。点击proc->Make Model,弹出Model窗口。得到回归方程。
    演示数据为股票数据:上证指数与微博情感分析处理后的大V指数数据之间的回归分析,与格兰杰因果检验(Granger),这里只记录操作流程,至于检验解读,后期有时间在补上、

    OLS估计参数,建立线性回归模型

    1.导入数据,建立方程
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    2.数据上传。
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0Pbfe0Kr-1573127900441)(https://img-blog.csdn.net/20180103142517398?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvSEhUTkFO/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)]

    3.操作建立图示拟合图和残差图以及方程
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-r82RfJYb-1573127900441)(https://img-blog.csdn.net/20180103142546725?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvSEhUTkFO/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)]

    格兰杰因果检验(Granger)

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eviews格兰杰因果检验