想必现在有很多小伙伴对于格兰杰原因方面的知识都比较想要了解，那么今天小好小编就为大家收集了一些关于格兰杰原因方面的知识分享给大家，希望大家会喜欢哦。

说明残差平方和曲线拟合。

比如：

如果A是B的granger原因，说明A的变化是B变化的原因之一。我们可以解释，A对B的影响在一定程度上是积极的。

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然而，这并不意味着A随着B的变化而变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据。所以只能说在一个相对长期累积的情况下，A的变化会导致B的变化。

曲线拟合：贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大，误差越大；值越小，越精确。

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扩展资料：

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格兰杰因果关系问题

1．首先格兰杰因果关系检验是一种统计时间顺序，并不意味着存在因果关系，是否存在因果关系需要根据理论、经验和模型来确定。

2．其次格兰杰因果检验的变量应该是稳定的。如果单位根检验发现两个变量不稳定，则不能直接进行格兰杰因果检验。

3．协整结果仅表明变量之间存在长期均衡关系。由于变量不稳定，需要协整。因此，首先对变量求导。

4．长期均衡并不意味着分析结束，还应考虑短期波动，做误差修正检验。

协整的问题

1．格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提。因果关系不是我们通常理解的因果关系，而是早期x的变化可以有效地解释y的变化，因此被称为“格兰杰原因”。

2．伪回归很可能出现在非平稳序列中。协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此，非平稳序列的因果检验是协整检验。

3．平稳性检验有三个功能：

（1）检查平稳性，若平稳性为平稳，则进行格兰杰检验；如果是非平稳的，做协同阳性试验。

（2）协整检验中各序列应使用的酉阶。

（3）判断时间学习列的数据生成过程。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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