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  • "X is said to Granger-causeY if Y can be better predicted using the histories of bothX and Y than it can by using the history of Y alone."二、格兰杰因果检验格兰杰因果检验本质是对VAR模型的参数进行线性....

    一、格兰杰因果关系定义

    对于因变量,找到有助于预测的协变量。

    "X is said to Granger-causeY if Y can be better predicted using the histories of bothX and Y than it can by using the history of Y alone."

    二、格兰杰因果检验

    格兰杰因果检验本质是对VAR模型的参数进行线性约束的检验(一般为检验系数是否为0),它使用Wald检验。Wald检验有效,建立在统计量服从渐进卡方分布的假设下。如果该假设被破坏,则Wald检验非有效,格兰杰检验也非有效。

    那么在什么条件下假设会被破坏?比如某些变量是非平稳的;出现非线性约束时;预检验技术效力低...

    在这之前,我们回到一般步骤:数据预检验+建模格兰杰检验

    首先,数据预检验:单位根检验(ADF PP检验),协整检验(Johansen检验)

    其次,建模和格兰杰检验:以下有三种情况

    第一种情况:变量们都存在单位根(经济数据一般是一阶单位根,或者是在0~1之间的分数积整),且不存在协整关系,那么做一阶差分处理后,差分数据应用VAR建模,这样在对VAR系数进行检验时,传统渐进理论是有效的。

    第二种情况:都存在单位根,存在协整关系,在水平数据(没有经过差分的数据)上应用ECM建模,再进行系数检验。

    第三种情况:不管变量是否平稳,不管变量间是否存在协整关系,我们可以直接在水平数据上应用Wald检验来检验线性或非线性约束。这就是Toda Yamamoto 方法,简称TY-Granger方法。

    TY方法保证了统计量服从渐进卡方分布,保证了格兰杰因果检验的有效性。

    三、TY-granger方法步骤(E-Views)

    1、单位根检验:确定积整阶数。尽量进行交叉检验。令变量中最大的积整阶数为m(一般m=1)。

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    单位根检验,只能一个一个变量地检验

    2、确定最佳的VAR滞后阶数:

    将所有变量划为1组,设定为group01.

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    这个使得构造VAR很方便

    在原水平数据上进行VAR建模。滞后阶数设定为20(根据样本数量和变量数量自行设定)。

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    对刚刚的VAR结构进行最佳阶数确定,其中阶数设定为12

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    不同的标准得到的最佳滞后阶数不一样,选择大多数相同的,且偏大的。

    可以看到最佳的阶数在3和6。我们选择3作为暂时的最佳滞后阶数,后续来检验它。

    构建VAR使用最佳滞后阶数3。

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    进行模型诊断,主要是残差的自相关检验,我们使用LM 检验。

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    注意!这一步要看所有的阶数是否不显著。

    可以看到,在最佳滞后阶数3下,仍然存在自相关(需要所有阶数均不显著才算不存在自相关,可以看到第5阶是显著的)。我们从3开始,增大最佳滞后阶数,并进行VAR建模和模型诊断,发现,在阶数为6时,才不相关。故我们确定最终的最佳滞后阶数为6。

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    说点别的:自相关检验在E-VIEWS中还有一个Portmantaue检验,这个检验结果特别严苛。

    3、重新估计VAR,伴有每个变量的一个额外阶数。

    Here is where we need to be careful if we're going to "trick" EViews into doing what we want when we test for causality shortly. Rather than declare the lag interval for the 2 endogenous variables to be from 1 to 7 (the latter beingp +m), I'm going to leave the interval at 1 to 6, and declare the extra (7th.) lag of each variable to be an "exogenous" variable. The coefficients of these extra lags will thennot be included when the subsequent Wald tests are conducted. If I just specified the lag interval to be from 1 to 7, then the coefficients ofall sevenlags would be included in the Wald tests, and this would be incorrect. If I did that, the the Wald test statistic would not have its usual asymptotic chi-square null distribution.

    我们确定了最佳滞后阶数6,最大的单位根阶数1,重新构建VAR,所有变量滞后阶数都为7(最佳滞后阶数6+最大的单位根阶数1),区别的是,内生变量是1~6阶数,外生变量是所有变量的第7阶。令VAR(7)为滞后7阶的VAR方程,7阶均内生,令VAR(6)(-7)为滞后7阶的VAR方程,第7阶为外生。那么在EVIEWS估计结果中,VAR(7)和VAR(6)(-7) 并无不同。然而在后续的模型诊断中,即WALD检验中,区别就体现了,VAR(6)(-7)得到的granger检验是有效的。

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    可以看到第7阶在最后的位置,这代表外生变量

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    WALD结果,可看到自由度为6,在5%的显著性水平下都不显著,故二者均无法构成granger因果关系。

    需要注意的一些事项:

    在测试Granger非因果关系时,不要使用差分数据去构建VAR。
    如果将VAR模型用于其他目的,则如果序列为I(1)而不是协整的,则使用差分数据构建VAR。
    如果出于测试Granger非因果关系的目的将VAR模型用于其他目的,并且发现该系列是协整的,则可以估算VECM模型。
    考虑到作为回归函数进入模型的因变量的滞后性,当测试Granger因果关系时,通常的线性约束F检验无效。
    不要使用t-检验来选择VAR模型的最大滞后。如果数据是不平稳,检验统计量甚至不会渐进服从正态分布,并且还存在会影响真实显着性水平的预测试问题。
    如果你没有使用TY办法,或某些等效的程序,只是使用普通的Wald检验,你的因果检验的结果将是毫无意义的。
    如果所有时间序列都是平稳的,则m = 0,您将(正确)以“老式”方式测试非因果关系:估算VAR级并将Wald检验应用于相关系数。维基百科上当前 有关格兰杰因果关系的条目存在很多问题。

    三、后续发展

    这三篇都是granger test的进一步改进。

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    值得一提的是,Bauer & Maynard(2012) 提出了surplus-lag 格兰杰因果检验方法,这个方法更为一般,更为好用,它的优点如下,值得全文阅读。

    By extending this surplus lag approach to an infinite order VARX framework, we show that it can provide a highly persistence-robust Granger causality test that accommodates i.a stationary, nonstationary, local-to-unity, long-memory, and certain (unmodelled) structural break processes in the forcing variables within the context of a single χ 2null limiting distribution.

    它的方法也非常简洁,但是引用的文章很少,网上没有代码。懂得原理可以轻易实现。它把驱动的协变量x整个当作外生变量,并在其加入了额外阶数,WALD检验即可。需要注意的是,我们不可能像在TY方法一样同时检验许多驱动变量,对于每一个驱动变量,我们要重新构造单个的方程,重新找最佳滞后阶数和进行granger检验。

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    四、参考文献和代码

    1. Toda Yamamoto,1995 原文
    2. https://davegiles.blogspot.com/2011/04/testing-for-granger-causality.html 这篇文章是非常使用eviews详细地重现了TY方法,也是本博文的主要参考,本博文使用了这篇文章的数据来展现eviews过程。
    3. R软件实现的TY代码:
    https://christophpfeiffer.org/2012/11/07/toda-yamamoto-implementation-in-r/christophpfeiffer.orghttps://stats.stackexchange.com/questions/159420/how-do-i-perform-a-wald-test-with-multivariate-granger-causality-analysis/269790stats.stackexchange.comhttp://www.reynaldosenra.com/granger-causality-non-stationary-series-code-for-the-toda-yamamoto-1995-procedure/www.reynaldosenra.com

    4、此外还有matlab stata中实现的,没有很大必要。

    禁止转载,自用,谢谢,欢迎交流。

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  • 实操:1格兰因果检验注:格兰杰因果检验的前提条件为:变量必须为平稳序列,若变量不平稳,则不能进行格兰杰因果检验。上图表格展示的三个变量的格兰杰因果检验结果从中能够看出,当原假设为“DX1不是DY的格兰杰原因”时,...
    bcfe97d5f794098fd49d1367e5aa5beb.gif点击上面“蓝字”关注我们  本期学习的内容是格兰杰因果检验与最优滞后阶数判断。实操:1格兰因果检验注:格兰杰因果检验的前提条件为:变量必须为平稳序列,若变量不平稳,则不能进行格兰杰因果检验。b59fb148048a1f05a05b5c8acea2df13.png上图表格展示的三个变量的格兰杰因果检验结果从中能够看出,当原假设为“DX1不是DY的格兰杰原因”时,经过F检验对应的统计值为0.1192,相应的P值为0.8879,大于0.05,可见在5%的显著性水平下,不能拒绝原假设,即DX1不是DY的格兰杰原因;反之,当原假设为“DY不是DX1的格兰杰原因”时,经过F检验对应的统计值为0.2489,相应的P值为0.2489,大于0.05,可见在5%的显著性水平下,不能拒绝原假设,即DY不是DX1的格兰杰原因。按照同样的分析方式,我们发现,在5%的显著性水平下,DY、DX1与DX2之间并不互为因果关系。2最优滞后阶数判断0d1eb6bcb53c294d9942dedad67a338e.png在进行相关检验后,我们对其进行最优滞后阶数的判断,上图展示的是5个统计量LR,FPE,AIC,SC及HQ不同滞后期的评价值。能够看出,LR显示的最优滞后阶数为滞后1阶,FPE显示的最优滞后阶数为1阶,同样,其余几个变量的最优滞后阶数为滞后1阶,由此,我们确定的最优滞后阶数为滞后1阶。判断最优滞后阶数的原则为:(1)不同滞后阶数中,被5个评价量选中最多的滞后阶数为最优滞后阶数;(2)若有两个滞后阶数的评价量数量一样,则以AIC或SC的结果为准。e7a8f491c24284a5b89a4680db6d675f.png90989b3fb4c4573074c686e1647224a5.png

    未完待续,下期见

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  • 传统的 Granger 因果检验考察的是变量之间的线性因果关系,而且, 由于传统的 Granger 因果检验隐含假定潜在的数据生成过程( DGP)是线性的, 因此在实际的应用分析中常常是在 VAR 分析框架下,借助 F 检验来对变量间...

         传统的 Granger 因果检验考察的是变量之间的线性因果关系,而且, 由于传统的 Granger 因果检验隐含假定潜在的数据生成过程( DGP)是线性的, 因此在实际的应用分析中常常是在 VAR 分析框架下,借助 F 检验来对变量间的线性因果关系进行检验。然而,随着学术界对非线性研究的不断深入, 最新的研究表明传统的 Granger 因果检验方法可能存在着较大的局限性。这是因为宏观经济变量以及金融时间序列常常呈现出复杂的非线性动态变化趋势.

        在实际的经济运行中,经济变量常常因体制变革、 金融危机等经济事件的冲击而产生结构性突变, 由此引发的体制区间效应使得变量在相互作用过程中呈现出显著的非线性特征。然而, 传统的 Granger 因果检验方法考察的是变量之间的线性因果关系, 无法发现变量间实际存在的非线性因果关系, 更重要的是, 当时间序列存在显著的非线性趋势, 采用传统的 Granger 因果检验方法 可 能 导 致 结 论 出 现 明 显 偏 差 .

        为了克服上述传统 Grange 因果检验方法的局限性, 新一代的非线性检验方法也应运而生,其中, 最具代表性的研究包括 Hiemstra 和 Jones( 1994)与 Diks和 Panchenko( 2006) .

        需要准备的工具:

    1. eviews 

    2. GCTEST (作者panchenko编写的原生工具)

    (如果没有的话,可以留言发送给你)

        步骤:

        1.建立var模型剔除线性

        2.生成残差进行bds检验

        3.运行gctest得到非线性因果检验结果

        详细步骤:

        1.把变量作为一个group打开,并点击:

    e031f0b26f87fcad977f9078afbc100d.png

    2.输出残差,点击:

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    3.打开残差数据,进行bds检验

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    点击,view>bds test 即可

    43f06017ab5a37f7f90cc8d249a76c37.png

    结果如下:

    Dimension

    BDS  Statistic

    Std. Error

    z-Statistic

    Prob.

     2

     0.003186

     0.007789

     0.409095

     0.6825

     3

     0.019139

     0.012452

     1.537117

     0.1243

     4

     0.029937

     0.014913

     2.007445

     0.0447

     5

     0.025943

     0.015633

     1.659536

     0.0970

     6

     0.026744

     0.015162

     1.763812

     0.0778

    得到相关方程的bds检验结果

    4.导出残差,

    7f4ad87120c82a814403b5529848f205.png

    b294f97453616f9aec421b552bb43400.png

    保存为纯数据的txt格式

    最后打开gctest软件,输入如下:

    67d960179cc2fe2c8b1a42f52dc565fa.png

    如果需要询问相关知识请关注公众号:统计分析分析

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  • 上节回顾 时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎股市时间序列数据的处理ARIMA模型设定、检验与预测股市面板数据的讨论作业 使用美国利率与价格(GDP平减指数) webuse rates2 做时间序列分析1、试建立...

    上节回顾 时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎股市时间序列数据的处理ARIMA模型设定、检验与预测股市面板数据的讨论作业 使用美国利率与价格(GDP平减指数) webuse rates2 做时间序列分析1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?VAR模型基本原理 回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。y_t={atimes x_{t-1}+btimes y_{t-1}+y_{残差}}x_t = {atimes x_{t-1}+btimes y_{t-1}+x_{残差}} webuse rates2 美国利率与gdp平减指数系统首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:y_t={a_1ast y_{t-1}+a_2ast y_{t-2}+...+a_kast y_{t-k}+epsilon_{1t}} 当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健y_t={aast x_{t-1}+bast y_{t-1}+y_{残差}}x_t = {aast x_{t-1}+bast y_{t-1}+x_{残差}} 一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。重新var回归这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。 重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击分析结束本节回顾 本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果课后作业 选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析(1)rates2数据(2)股市数据型及检验

    上节回顾

    时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎
    股市时间序列数据的处理
    ARIMA模型设定、检验与预测
    股市面板数据的讨论

    作业

    使用美国利率与价格(GDP平减指数)

    webuse rates2

    做时间序列分析
    1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?
    2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?
    3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?

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    VAR模型基本原理


    回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。


    webuse rates2 美国利率与gdp平减指数系统
    

    首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次


    但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:

    当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健


    一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。

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    滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。


    采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶

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    可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。


    重新var回归

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    这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。 重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。


    评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。

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    结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因


    评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击

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    分析结束


    本节回顾

    本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练
    1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数
    2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义
    3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归
    4、格兰杰因果检验评价var结果
    5、用脉冲响应分析评价结果


    课后作业

    选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析
    (1)rates2数据
    (2)股市数据

    参考视频

    [EG协整检验与误差修正模型](EG协整检验与误差修正模型《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列11-计量经济学公开课_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)

    [Johansen协整检验](Johansen协整检验《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列18-时间序列分析公开课_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)


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  • 格兰杰因果关系检验_VAR模型及检验

    千次阅读 2020-12-09 21:10:36
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  • 格兰杰因果检验_R实现

    千次阅读 2020-06-10 16:01:11
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  • 格兰杰因果关系检验(原理及Python实例)

    万次阅读 热门讨论 2016-01-03 22:14:15
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  • 一般来说,时间序列进行分析之前应该先检验是否存在单位根,如是,则需要进行差分转换,否则可以直接进行var(vector autoregression),这里不讨论arma(Autoregressive moving average model,自回归滑动平均模型...
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  • 单位根检验、协整检验格兰杰因果

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  • 单位根检验、协整检验格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳...
  • var模型eviews操作步骤

    万次阅读 多人点赞 2020-04-30 14:13:49
    VAR模型eviews操作步骤 一、平稳性检验 Ex的单位根检验平稳性,截距项、趋势项与两者都没有都要做完,三个均拒绝,...二、格兰杰因果检验 平稳后做格兰杰因果检验,需要选中两个变量按ctrl键,按组打开,后点击如下 ...
  • 请问R里有做非线性VAR、非线性格兰杰因果检验、非线性脉冲响应分析的包吗? stata里面如果有也行
  • 基于上海1990年至2017年的统计数据,采用向量自回归(VAR)模型,格兰杰因果检验,脉冲响应函数(IRF)。结果表明变量之间存在长期均衡关系。 除货物吞吐量和集装箱吞吐量外,研究港口物流的选择指标还存在双向因果...
  • 【R语言】实现VAR、SVAR

    千次阅读 多人点赞 2019-02-01 11:15:50
    最近在写一篇小论文,主要用的就是VAR...3.格兰杰因果检验 4.模型稳定性检验 5.脉冲响应 6.方差分解 (Johansen协整检验,如果需要的话) 整个过程用到的R语言的扩展包有: library(zoo) library(vars) libr...
  • 以2013年9月至2016年12月动力煤期现价格为样本数据,利用VAR模型及格兰杰因果检验、脉冲函数分析和方差分解计量方法,分析我国动力煤自上市以来期现价格的动态关系,考察其价格发现功能的发挥水平。研究结果显示,我国...
  • PVAR模型是用于面板数据分析的VAR模型,即Panel-VAR。...介绍格兰杰因果检验(证明是A导致B,而不是B导致A)5.介绍脉冲响应函数(将故事看脉冲反应函数)6.介绍方差分解结果接下来还会有几篇接着讲PVAR,主要...
  • 时间序列检验步骤

    2020-11-17 19:05:32
    单位根检验、协整检验格兰杰因果关系检验三者之间的关系  实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列...
  • PVAR模型是用于面板数据分析的VAR模型,即Panel-VAR。...介绍格兰杰因果检验(证明是A导致B,而不是B导致A)5.介绍脉冲响应函数(将故事看脉冲反应函数)6.介绍方差分解结果接下来还会有几篇接着讲PVAR,主要...
  • 为弄清能源消费与经济增长的关系,以1978—2018年陕西省能源消费总量和生产总值的实际数据为样本,应用简单散点图、Pearson相关系数法、向量自回归(VAR)模型,利用单位根检验、协整检验、Granger因果检验和脉冲...
  • (2)回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果作业展示分别采用ARIMA模型和VAR模型对韩国、日本与美国生产函数数据进行统计分析无论课堂还是课后作业都要求按照作业要求完成,最...
  • 第七节 描述性统计与分位数回归上节...(2)回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果作业展示分别采用ARIMA模型和VAR模型对韩国、日本与美国生产函数数据进行统计分析无论课堂还是课后作业都要求...
  • 这类方法主要包括协整、格兰杰因果检验、向量自回归(VAR)、误差修正(ECM)、脉冲响应、方差分解等。 2.从波动率的角度,也就是二阶矩的角度。这类方法主要包括一些波动率模型,比如GARCH、SV等,以及DCC时变相关...
  • 这类方法主要包括协整、格兰杰因果检验、向量自回归(VAR)、误差修正(ECM)、脉冲响应、方差分解等。 2.从波动率的角度,也就是二阶矩的角度。这类方法主要包括一些波动率模型,比如GARCH、SV等,以及DCC时变相关...
  • 通过VAR模型,格兰杰因果检验和行动反应分析,研究了1996:1-2018:4期间的通胀目标制。 获得的结果表明存在预期和成本上涨,并且正在触发上涨。 此外,已经观察到,无法达到目标值以及通货膨胀的趋势正在引起...

空空如也

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var格兰杰因果检验