Granger因果检验用法探讨[1].pdf

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1、年月数理统计与管理第卷第期从一文章编号刁钊因果检验用法探讨张书云中央财经大学信息学院,北京,常常要对经济变童之间的,因果性检脸因为其摘要在经济分析中因果关系作出判断简单实用而得到了广泛运用但目前国内一些实证研究存在着对该方法的不正确运用本丈从的,,因果性定义出发对目前国内文献应用中存在的问题进行了讨论并对该方法在应用中存在的问题作进一步探讨关锐词因果检脸经济变因果关系中圈分类号文献标识码,,,,罗,,罗留罗‘,场即剐目,,引官在经济分析中,常常要对经济变量之间的因果关系作出判断例如,在制定货币政策时,就需要对可供选择的不同的政策方案的有效性作出评价,而判明货币变量与名义收入和通货膨胀等变量之间

2、的因果关系,是政策有效性评价中的一个重要组成部分尽管人们可以根据经济理论对变量间的因果关系作出初步判断,但由于不同的经济理论所依据的前提假设不一致,使得有时单凭经济理论很难做出合理的判断,甚至有可能会对同一对变量间的因果关系作出近乎完全相反的判断因果检验利用实际观测数据从统计意义上检验变量之间的因果性,对于经济现象中因果关系不明确的事物,可以通过这种方法进行统计意义上的因果检验因果性在经济分析中占有至关重要的地位,因果检验因为其简单实用而得到了广泛运用但目前在介绍因果检验的计量经济学著作中,多数以两变量为例,即只介绍检验两变量因果关系的模型及要检验的统计量,并没有指出因果检验的前提条件,如信息

3、集的设定及变量是否平稳另一方面,因为使用者缺乏对原始文献的准确把收稿日期年月日收到修改稿期年月日张书云因果检验用法探讨,、握导致目前文献中一些应用存在问题如吴承业等王维国等’对非平稳变量使用传统的普通最小,因此可能存在无效的因果关系推断或“”间题二乘回归伪回归本文首先介绍提出的因果关系定义及检验方法其次,指出目前国内应用中存在的间题最后,给出因果关系检验应注意的问题相关概念随机过程随时间按一定概率分布观测到的统计现象称作随机过程随机过程是按相同时间间隔得,‘,‘亡,,,,到的一组随机变量用表示其中每个元素⋯乃称为随机变量例如要记录我国年工业产值,就可把每年的工业产值看作一个随机变量,并构成一个

4、随机过程时间序列如果一个随机过程在每个时间点上都只取一个观测值,那么就把这个随机过程的结果称为时间序列时间序列一般分为离散型和连续型对时间序列的研究大多是对离散型时间序列的研究例如,以工业产值为例,当我国每年的工业产值被记录后,这组数据就是一个时间序列均值期翔函数‘,〔是,。如果一个随机过程随机变量的期望值用符号侧表示,等于其各可能取值的加权平均,即。,其中是。的概率密度函数。方差函数随机变量的期望值为,用拼表示期望值,则其方差定义为勺、,一拼上式表明随机变量的方差等于该变量与其均值之差的平方的期望值自协方差函数,〔是,任,。,,如果一个随机过程并且对于每一个叹那么随机过程工,‘〔的自协方差函

5、数定义为,‘,二。。一‘,一,,任时间序列的平稳性平稳性是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化直观上,一个平稳的时间序列可以看作是一条围绕其均值上下波动的曲线从理论上,有两种意义的平稳性,一是严格平稳,另一种是弱平稳严格平稚性如果一个时间序列的联合概率分布不随时间而变,即对于任何和,,,,十,、,,,儿⋯瓜的联合概率分布与几⋯瓜的联合分布相同则称该时间序列是严格平稳的数理统计与管理第卷第期年月,,,、,弱平租性指随机过程,脚⋯纵的均值函数方差函数均为常数自协方差函数亡一,仅是时间间隔的函数即·二拼,,,①均值恤⋯·。,亡,,②方差,⋯·,。。‘、,。、一,,,任③协方差。,,,,卜

6、通常情况下,我们所说的平稳性指的就是弱平稳性白嗓声过程,,一,‘二,〔,跳二对于一个随机过程如果州尹界例,十任,尹,则称‘为白噪声,,方差脚过程白噪声是平稳的随机过程其均值为零为固定值,随机变量之间非相关非平稳时间序列如果一个时间序列的均值函数或方差函数是时变的,或者其协方差函数是关于时间的函数单整过程是一类特殊的非平稳过程,简单地说,单整过程是指经过差分可以达到平稳的非平稳过程单整过程,、。一个非平稳的时间序列经过阶差分后具有平稳的可逆的自回归移动平均表现形式,而该序列的一阶差分仍然是非平稳的,则称序列‘为阶单整的,记为、例如,一个非平稳随机过程经过一次差分之后可变为一个平稳的过程,则称此过

7、程为一阶单整过程,记为双根据定义,平稳过程的单整阶数为零,记为协整在宏观经济领域的实证研究中,往往会涉及到非平稳变量用非平稳时间序列建立回归模型会产生伪回归问题,从而导致用非平稳时间序列建立的回归模型的估计结果毫无意义在实际中,多数经济时间序列都是非平稳的,然而某些非平稳经济时间序列的某种线性组合可能是平稳的,则这些变量之间存在长期稳定关系协整关系在经济学意义上,这种协整关系的存在便可以通过其它变