格蘭杰因果關(guān)系檢驗(計量經(jīng)濟學(xué)-武漢大學(xué)劉偉).ppt
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第二節(jié)格蘭杰因果關(guān)系檢驗,所謂因果關(guān)系,是指變量之間的依賴性,作為結(jié)果的變量是由作為原因的變量所決定的,原因變量的變化引起結(jié)果變量的變化。通過前面的學(xué)習(xí),我們已經(jīng)知道,因果關(guān)系不同于相關(guān)關(guān)系;而且從一個回歸關(guān)系式我們并不能確定變量之間是否具有因果關(guān)系。雖然我們說回歸方程中解釋變量是被解釋變量的原因,但是,這一因果關(guān)系通常是先驗設(shè)定的,或者是在回歸之前就已確定。,實際上,在許多情況下,變量之間的因果關(guān)系并不總象農(nóng)作物產(chǎn)量和降雨量之間的關(guān)系那樣一目了然,或者沒有充分的知識使我們認清變量之間的因果關(guān)系。此外,即使某一經(jīng)濟理論宣稱某兩個變量之間存在一種因果關(guān)系,也需要給以經(jīng)驗上的支持。Granger從預(yù)測的角度給出了因果關(guān)系的一種定義。,一、Granger因果關(guān)系,Granger指出:如果一個變量X無助于預(yù)測另一個變量Y,則說X不是Y的原因;相反,若X是Y的原因,則必須滿足兩個條件:第一,X應(yīng)該有助于預(yù)測Y,即在Y關(guān)于Y的過去值的回歸中,添加X的過去值作為獨立變量應(yīng)當(dāng)顯著地增加回歸的解釋能力;第二,Y不應(yīng)當(dāng)有助于預(yù)測X,其原因是,如果X有助于預(yù)測Y,Y也有助于預(yù)測X,則很可能存在一個或幾個其他變量,它們既是引起X變化的原因,也是引起Y變化的原因?,F(xiàn)在人們一般把這種從預(yù)測的角度定義的因果關(guān)系稱為Granger因果關(guān)系。,二、Granger因果關(guān)系檢驗,變量X是否為變量Y的Granger原因,是可以檢驗的。檢驗X是否為引起Y變化的Granger原因的過程如下:第一步,檢驗原假設(shè)“H0:X不是引起Y變化的Granger原因”。首先,估計下列兩個回歸模型:,無約束回歸模型(u):,有約束回歸模型(r):,式中,?0表示常數(shù)項;p和q分別為變量Y和X的最大滯后期數(shù),通常可以取的稍大一些;?t為白噪聲。,然后,用這兩個回歸模型的殘差平方和RSSu和RSSr構(gòu)造F統(tǒng)計量:,檢驗原假設(shè)“H0:X不是引起Y變化的Granger原因”(等價于檢驗H0:?1=?2=…=?q=0)是否成立。,如果F≥F?(q,n-p-q-1),則?1、?2、…、?q顯著不為0,應(yīng)拒絕原假設(shè)“H0:X不是引起Y變化的Granger原因”;反之,則不能拒絕原假設(shè)“H0:X不是引起Y變化的Granger原因”。,其中,n為樣本容量。,第二步,將Y與X的位置交換,按同樣的方法檢驗原假設(shè)“H0:Y不是引起X變化的Granger原因”。第三步,要得到“X是Y的Granger原因”的結(jié)論,必須同時拒絕原假設(shè)“H0:X不是引起Y變化的Granger原因”和接受原假設(shè)“H0:Y不是引起X變化的Granger原因”。,三、通過Eviews軟件進行Granger因果關(guān)系檢驗,上述Granger因果關(guān)系檢驗,是建立在向量自回歸(VAR:VectorAutoregression)模型技術(shù)基礎(chǔ)之上的。但是,借助于Eviews軟件,可以很方便地進行Granger因果關(guān)系檢驗。具體步驟為:首先,建立工作文件,錄入需檢驗是否存在Granger因果關(guān)系的變量Y和X的樣本觀測值;,然后,在工作文件窗口中,同時選中序列Y和X,單擊鼠標(biāo)右鍵,在彈出的菜單中選擇Open/asGroup,生成一個群對象(Group);最后,在群對象觀測值窗口的工具欄中選擇View/GrangerCausality,在屏幕出現(xiàn)的對話框(LagSpecification)中Lagstoinclude一欄后面輸入最大滯后期數(shù)k(注意:在Eviews軟件中進行Granger因果關(guān)系檢驗時,將Y的滯后期數(shù)p和X的滯后期數(shù)q取為相等。當(dāng)然,關(guān)鍵是X的滯后期數(shù)),點擊OK,即可得到格蘭杰因果檢驗的結(jié)果。,格蘭杰因果檢驗結(jié)果,表中,最后一列的Probability是F統(tǒng)計量(F-Statistic)的相伴概率,表示拒絕第一列中的原假設(shè)(NullHypothesis)犯第一類錯誤的概率,該概率越小,越應(yīng)該拒絕原假設(shè)。Obs表示每個變量序列的觀測值個數(shù),等于n-k。,例下表是某水庫1998年至2000年各旬的流量、降水量數(shù)據(jù)。試通過Eviews軟件檢驗降水量是否流量的Granger原因。,解:,(1)建立工作文件。,由于本例數(shù)據(jù)的時間間隔為旬,Eviews沒有提供相應(yīng)的時期度量,故應(yīng)利用鼠標(biāo)左鍵單擊主菜單選項File,在打開的下拉菜單中選擇New/Workfile,并在工作文件定義對話框(WorkfileRange)的Workfilefrequency一欄選擇Undatedorirregular項。在起止項中分別輸入1和78,表示每個序列的觀測值個數(shù)為78個。,(2)建立變量序列并輸入樣本數(shù)據(jù)。,在工作文件建立后,應(yīng)創(chuàng)建待分析處理的數(shù)據(jù)序列。在主窗口的菜單選項或者工作文件窗口的工具欄中選擇Objects/NewObject,并在屏幕出現(xiàn)的對象定義對話框(NewObject)左側(cè)的TypeofObject一欄選擇Series,在右側(cè)NameforObject一欄分別輸入vol和ra表示水庫流量與降水量兩個序列。然后在工作文件(Workfile)窗口分別雙擊vol或ra,在屏幕出現(xiàn)的Series窗口工具欄上選擇Edit+/-按鈕,進入編輯狀態(tài),可以輸入樣本數(shù)據(jù)。錄入數(shù)據(jù)完畢后再次點擊Edit+/-按鈕,恢復(fù)只讀狀態(tài)?;蛘?,也可以在Excel中先建立一個工作表,將有關(guān)變量的數(shù)據(jù)錄進去;然后在EViews的工作文件窗口選擇procs/Import/ReadText-lotus-Excel,將其讀入Eviews。,(3)進行Granger因果關(guān)系檢驗。,在工作文件窗口中,同時選中序列vol和ra,單擊鼠標(biāo)右鍵,在彈出的菜單中選擇Open/asGroup,生成一個群對象(Group);然后,在群對象觀測值窗口的工具欄中選擇View/GrangerCausality,在屏幕出現(xiàn)的對話框(LagSpecification)中Lagstoinclude一欄后面輸入最大滯后期數(shù)k=9,點擊OK,即可得到格蘭杰因果檢驗的結(jié)果。,格蘭杰因果關(guān)系檢驗的結(jié)果,從檢驗結(jié)果不難看出,當(dāng)取最大滯后期數(shù)k=9時,拒絕原假設(shè)“VOLdoesnotGrangerCauseRA”犯第一類錯誤的概率高達0.32100,而拒絕原假設(shè)“RAdoesnotGrangerCauseVOL”犯第一類錯誤的概率僅為0.00366。所以,降水量確實是水庫流量的Granger原因。,- 1.請仔細閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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