如何在STATA中做格兰杰因果检验关系检验

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-20 06:52 标签： eviews格兰杰因果检验
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我在做关于房价（hp）的影响因素的检验，选取的地价（lp），利率（lr），房屋竣工面积（coa），cpi，M2五个变量。对数据进行了平稳性检验，差分后平稳，原序列也是一阶单整的，然后做了协整检验，结果见图1.现实也是通过的呀，可是格兰杰因果关系就是不通过如图2，显示几个变量与房价都没有因果关系，无论单向还是双向。这是怎么回事呀？求大神解答！！
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格兰杰检验
试试增加滞后阶数，或者用他们的一阶差分项
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人可生如蚁
请有了解的同学们帮忙解答下啊，菜鸟求助，自顶。
真心的求解答啊！
试试增加滞后阶数，或者用他们的一阶差分项
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正无穷 发表于
试试增加滞后阶数，或者用他们的一阶差分项首先谢谢您的解答，我做检验的时候用的就是一阶差分后平稳的序列，而且是从第一阶试到第6阶，都显示不通过的。
秋风飒飒 发表于
首先谢谢您的解答，我做检验的时候用的就是一阶差分后平稳的序列，而且是从第一阶试到第6阶，都显示不通过 ...那些变量lp,lr是取了对数的意思吗？看格兰杰检验那张图，是不是有些变量用原数据，有些用差分项了。多看看其他人的文章，参考参考，我平时用stata做的，虽然道理差不多，但Eviews的图不是看的很懂。
请问你有房价，地价，利率等的相关数据么？
秋风飒飒 发表于
我在做关于房价（hp）的影响因素的检验，选取的地价（lp），利率（lr），房屋竣工面积（coa），cpi，M2五个 ...会不会是由于格兰杰检验是用的差分量，而协整检验是原变量？协整是指长期关系，但是差分量之间不一定存在这种长期关系。比如差分量直接进行回归估计就可能丢失长期信息？求大神解
求问楼主，这个问题解决了吗？我最近也在忙论文，遇到了跟你一样的问题，单位根检验显示同阶单整，协整检验也通过了，但是格兰杰检验都不是因果关系，求问楼主后来是怎么解决的？
Cytia 发表于
求问楼主，这个问题解决了吗？我最近也在忙论文，遇到了跟你一样的问题，单位根检验显示同阶单整，协整检验 ...求问啊！！！这样的怎么解决？呼唤楼主
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论坛法律顾问：王进律师Stata做格兰杰因果检验命令总结 - 简书
Stata做格兰杰因果检验命令总结
格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的两个回归模型：
模型1是为了检验X对Y的影响，模型二是为了检验Y对X的影响。（其中白噪音u1t 和u2t假定为不相关的）基本逻辑：模型一中，如果模型α1，α2 , ... , αq 中只要存在一个系数显著为不零，那就认为X对Y有格兰杰因果关系，模型二类似； 方法一：(自己根据模型写回归方程检验)reg y L.y L.x （滞后1 期）estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）reg y L.y L.x L2.y L2.xestat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）根据信息准则确定p, q 后，检验 ；所用的命令就是test特别说明，此处p和q的取值完全可以不同，而且应该不同，这样才能获得最有说服力的结果，这也是该方法与其他两个方法相比的最大优点，该方法缺点是命令过于繁琐。方法二：（使用gcause命令）ssc install gcause （下载格兰杰因果检验程序gcause）gcause y x,lags(1) （滞后1 期）estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）gcause y x,lags(2) （滞后2 期）estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）特别说明，在选定滞后期后，对于因果关系检验，该方法提供F检验和卡方检验。如果两个检验结论不一致，原则上用F检验更好些。因为卡方检验是一个大样本检验，而实证检验所能获得的样本容量通常并不大，如果采用的是大样本，则以卡方检验结果为准。不过，通常情况下，大样本下两个检验结论一致，所以不用担心。综上，F检验适用范围更广。方法三：（VAR模型方法）var y x （向量自回归）vargranger注意：1、如果实际检验过程中AIC和BIC越来越小，直到不能再滞后（时间序列长度所限）。这样的话，可能数据确实存在高阶自相关。在这种情况下，可以限制p的取值，比如取最大的 或 ，
。2、回归结果中各期系数显著性不同，有的不显著有的显著，如实汇报就可以。最好全部汇报。不显著的期数可能意味着那一期的自相关很弱。% 面板数据的 格兰杰因果检验可以使用 连与君编写的pvar2
中国社会科学院 数量经济研究所 小博士一枚在stata中做格兰杰因果关系检验（转自人大经济论坛）
相关的stata命令可以有三种。
reg y L.y L.x （滞后1 期）
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
reg y L.y L.x L2.y L2.x
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
根据信息准则确定p, q 后，检验 ；所用的命令就是test
特别说明，此处p和q的取值完全可以不同，而且应该不同，这样才能获得最有说服力的结果，这也是该方法与其他两个方法相比的最大优点，该方法缺点是命令过于繁琐。
ssc install gcause （下载格兰杰因果检验程序gcause）
gcause y x,lags(1) （滞后1 期）
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
gcause y x,lags(2) （滞后2 期）
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
特别说明，在选定滞后期后，对于因果关系检验，该方法提供F检验和卡方检验。如果两个检验结论不一致，原则上用F检验更好些。因为卡方检验是一个大样本检验，而实证检验所能获得的样本容量通常并不大，如果采用的是大样本，则以卡方检验结果为准。不过，通常情况下，大样本下两个检验结论一致，所以不用担心。综上，F检验适用范围更广。
var y x （向量自回归）
vargranger
注意：1、如果实际检验过程中AIC和BIC越来越小，直到不能再滞后（时间序列长度所限）。这样的话，可能数据确实存在高阶自相关。在这种情况下，可以限制p的取值，比如取最大的
2、回归结果中各期系数显著性不同，有的不显著有的显著，如实汇报就可以。最好全部汇报。不显著的期数可能意味着那一期的自相关很弱。
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使用Hurlin& Venet(2004)提出的模型（如下图），进行面板数据格兰杰因果检验。目标是检验X是否为Y的格兰杰原因，如果要检验Y是否为X的格兰杰原因，把式子中的X与Y位置调换。
10:41:12 上传
上述模型能否使用差分GMM方法估计？在陈强老师的教材中，差分GMM的Stata命令是xtabond。具体参数设置：
xtabond depvar [indepvars],lags(p) maxldep(q) twostep vce(robust) pre(varlist) endogenous(varlist) inst(varlist)
我的问题是：
1.我使用差分GMM方法来检验格兰杰因果关系，这种做法合理吗？
2.X是否应该设置为内生变量？
3.模型（1）中不包含X的当期值。但是，使用endogenous(x,lag(2,2))会指定x的当期值以及x的2期滞后作为内生变量，并且指定它的两个更高阶滞后为工具变量。我应该如何设置，才能保证只引入x的2个滞后期变量，而不引入x的当期值？
请各位前辈不吝赐教，感激不尽!
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10:41:33 上传
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granger因果关系是什么?格兰杰因果关系是什么?看论文时常出现 不知有什么用处
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格兰杰因果关系 是格兰杰因果检验的结果原假设为x不是y的格兰杰成因是为了说明 x对y是否存在影响的一种检验方法前提是：x和y 平稳 或者是一阶协整可参考时间序列相关书籍
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