他将关系格兰Jie因果定义为“依赖于使用过去某个时间的所有信息的最佳最小二乘预测的方差,格兰Jie因果Test作为一种测量方法已被经济学家广泛接受和使用，尽管人们对格兰Jie因果关系在哲学层面上是否“真实”还存在不同意见,经济学家们发展了一种试图分析变量间格兰Jay因果关系的方法，即格兰Jay因果关系检验。
格兰 Granger在1969年基于“预测”提出了a因果relation(格兰Jay因果relation)，后来由Simmons发展。格兰 Jie 因果Test作为一种测量方法已被经济学家广泛接受和使用，尽管人们对格兰Jie因果关系在哲学层面上是否“真实”还存在不同意见。简单来说，它可以通过比较“上一时刻所有信息已知时X在这一时刻的概率分布”和“上一时刻除Y外所有信息已知时X在这一时刻的概率分布”来判断Y和X之间是否存在因果关系。(在开发简化版中，弱化了“所有信息”的理论强条件，也弱化了比较概率分布的困难操作。)它的主要用途是用这个定义来检验假设，从而判断X和y之间是否存在因果关系，这种评价方法只是在统计学上证明了两个具有时间连续性的事物之间的因果关系，并没有强调是正相关还是负相关，结果是两种可能中的一种。
你好！1、原始数据不稳定，无法建立VAR模型，只能建立VEC模型。2、使用VAR模型或VEC模型，一般做格兰 Jie检验，否则得不到有效的实证分析信息。3、顺序:单位根-固定-VAR-格兰Jie；单位根-非平稳-协整-VEC- 格兰杰4、二阶差分协整还是要用原始数据做。个人认为可以。改天问老师。如果有疑问，请询问。
经济学家们发展了一种试图分析变量间格兰 Jay 因果关系的方法，即格兰 Jay 因果关系检验。这种测试方法是由CliveW发起的。J.Granger于2003年获得诺贝尔经济学奖，并用于分析经济变量之间的关系。他将关系格兰 Jie 因果定义为“依赖于使用过去某个时间的所有信息的最佳最小二乘预测的方差。”
{3。
