单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？
关键词： 格兰杰因果检验 协整 有协整没有格兰杰因果 格兰杰因果检验 eviews格兰杰因果检验 格兰杰因果检验结果 格兰杰因果检验滞后期
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，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
一、讨论一
1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验
A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性
B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别
二、讨论二
1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。
三、讨论三
其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：
第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。
第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。
第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。
第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
从王少平的《宏观计量的若干前沿理论与应用》南开大学出版社，2003里摘抄而来的：
Pp96，他的步骤i：
案例：
单位根检验（一阶单整）——用信息法则进行滞后阶判断（滞后3阶）——VAR（3）估计——VAR模型检验（无自相关，残差服从正态分布，）——基于水平VAR的因果关系检验（检验水平的G\C\I\E之间的格兰杰因果关系）——协整检验（存在协整关系）——VECM估计——基于ECM的短期因果关系检验（检验增量的△G\△C\△I\△E之间的格兰杰因果关系，比如，检验消费的增长是否构成GDP增长的因，即消费是否是GDP的短期因）
湖北的GDP与投资、消费、出口之间的协整关系
μt=Gt-0.47Ct-0.81It+0.29Et+0.8
解释：长期来看，湖北的投资对GDP的弹性为0.81，消费是0.47，说明湖北的经济是投资驱动型。
△Gt=0.13μt-1
＋0.52△Gt-1＋0.005△Gt-2
＋0.045△Ct-1-0.0035△Ct-2
-0.003△It-1-0.33△It-2
-0.02△Et-1+0.027△Et-2
+0.058+ε1t
解释：协整关系(μ)对当期的GDP产生刺激作用，其效应为0.13，即，协整的存在能有效地促进经济增长，或说，保持稳定的宏观政策有助于促进经济的持续增长（Pp98，“进一步地说，这种长期稳定对即期GDP具有促进作用，其值为0.13”）。投资、消费和出口对GDP的短期弹性分别是0.327（=0.33-0.003），0.042和0.007。综合来看，投资对拉动经济增长，无论从长期来看还是短期来看，都起着最为重要的作用。
Pp97，基于ECM的因果关系检验结果显示消费的增长不构成GDP增长的因，即消费不是GDP的短期因…“尽管消费不能构成GDP的水平和短期的因果关系，但由于协整关系反映的是变量之间的长期稳定关系，而消费又显著地进入这一关系，这就意味着可能通过协整关系而促进GDP的增长，即消费通过协整关系成为[url=]GDP的因。[/url]”……“由于协整度量系统的长期稳定，所以，湖北的消费只构成了GDP的长期或间接的因。”
Pp100，“我们将定义于水平VAR的granger因果检验扩展到ECM，使之能成为检验变量的增量（即短期）的因果关系。”
因为消费在协整关系中显著，因此，消费对系统的稳定，即协整关系的存在起着显著作用，它可以通过协整关系对GDP起着推动作用。
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