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格兰杰因果关系检验因果关系的判断：因果关系的判断分成两类：一类是没有介入因素的情况，另一类是有介入因素的判断。
1. 没干预因素的推论步骤(1)第一步——判断因果关系的前提：行为人的行为给法益制造、升高了法所不允许风险。
(2)第二步——危害结果就是表明出现的结果。
刑法中因果关系中的实害结果，就是指现实出现的结果，不包含假设的结果。
假设的结果与犯罪行为之间的因果关系被称作假设(假设)的因果关系，这种因果关系不是表明的因果关系，不被接纳。
(3)第三步——危害结果是规范保护范围内的结果。
每一个罪名、罪状规范都在保护一种法益，防止一种实害结果。
(4)第四步——危害结果就是行为人统辖范围内的结果。
因果关系探讨的就是还结果，就是行为人统辖内的结果，即为行为人自己存有责任和义务避免出现的结果。
如果避免结果的出现就是他人的统辖范围，则该结果无法免责于行为人。
2. 有介入因素的判断步骤：两步走不异常：引起关系先前犯罪行为与结果存有因果关系介入因素导致(阻断关系)干预因素与否异常先前行为导致异常：单一制关系谁的危害引致结果二者共同导致(叠加关系)3. 干预因素的种类(1)自然时间(2)被害人的特定体质先前行为引发被害人疾病发作，死亡结果与先前行为有因果关系。
先前犯罪行为没引起被害人疾病发作，丧生结果与先前犯罪行为没因果关系。
(3)被害人自身的行为(4)第三人的犯罪行为(5)阻断救助的行为在救助犯罪行为具备救活的可能性时，丧生结果归属于切断救助的犯罪行为，而不归属于先前犯罪行为。
无法查明的案件一、行为人就是一个人(一)一个人实施一个行为这一犯罪行为可能将形成重罪，可能将形成刑事犯罪，可能将不构成犯罪，无法查明到底就是哪种事实。
对此根据难以确定时有助于被告原则，挑选有助于被告的事实予以判定。
(二)一个人实施两个行为二、行为人就是两个人(一)两个人构成共同犯罪根据“部分实行，全部负责管理”原则，无法查明，二人均与结果存有因果关系。
r语言格兰杰因果关系检验一、什么是格兰杰因果关系检验？格兰杰因果关系检验（Granger causality test）是一种时间序列分析方法，用于确定一个时间序列是否能够用来预测另一个时间序列。
它是由经济学家Clive Granger在1969年提出的，主要应用于经济学、金融学等领域。
二、格兰杰因果关系检验的原理格兰杰因果关系检验的原理基于两个假设：第一，如果一个时间序列能够对另一个时间序列进行有效的预测，则我们可以认为这两个时间序列之间存在因果关系；第二，如果两个时间序列之间存在因果关系，则它们之间应该存在一定的滞后效应。
具体来说，假设我们有两个时间序列X和Y。
如果X的过去值能够对Y的当前值进行有效的预测，而Y的过去值对X的当前值没有影响，则我们可以认为X对Y有因果作用。
反之亦然。
在实际中，我们需要通过统计方法来判断这种因果关系是否显著。
三、如何进行格兰杰因果关系检验？进行格兰杰因果关系检验需要以下步骤：1. 数据准备：首先需要准备好待分析的时间序列数据，通常需要满足平稳性和线性性的要求。
2. 模型设定：根据待分析的时间序列数据，选择合适的格兰杰因果关系模型。
常用的模型包括VAR模型和VECM模型等。
3. 模型估计：使用最大似然估计等方法对所选模型进行参数估计。
4. 显著性检验：通过F检验或t检验等方法对模型中格兰杰因果关系的显著性进行检验。
通常需要设定显著性水平（如0.05或0.01）。
5. 结论判断：如果经过显著性检验后发现格兰杰因果关系是显著的，则可以得出结论表明两个时间序列之间存在因果关系。
反之则不能得出结论。
四、如何在R语言中进行格兰杰因果关系检验？在R语言中进行格兰杰因果关系检验可以使用grangertest函数，该函数位于“lmtest”包中。
具体使用方法如下：1. 安装并加载“lmtest”包：install.packages("lmtest")library(lmtest)2. 准备待分析的时间序列数据，假设我们有两个变量X和Y：x <- rnorm(100)y <- rnorm(100)3. 使用grangertest函数进行格兰杰因果关系检验：grangertest(x ~ y, order = 2)其中，x ~ y表示我们对X和Y之间的因果关系进行检验，order = 2表示我们使用滞后阶数为2的模型。
var格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验（Granger causality test）是一种经济计量学中常用的统计方法，用于判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
本文将对格兰杰因果关系检验的原理、步骤和实际应用进行详细解析。
一、原理格兰杰因果关系检验是基于向量自回归模型（Vector Autoregressive, VAR）的思想发展而来的。
VAR模型用于描述多个时间序列之间的动态关系，其中涉及到滞后阶数（Lag Order）的选择和残差截断的问题。
而格兰杰因果关系检验则通过比较两个VAR模型的残差的方差来判断两个时间序列之间的因果关系。
二、步骤1. 数据准备：收集两个时间序列的观测数据，并确保两个序列具有相同的时间粒度和起始时间。
2. 建立VAR模型：使用计量经济学软件（如EViews、Stata等）建立两个时间序列的VAR模型。
在建模过程中，需要选择合适的滞后阶数和包含的控制变量。
3. 检验格兰杰因果关系：首先，检验VAR模型的残差是否满足正态性和独立同分布的假设。
如果残差不满足这些假设，则需进行适当的转换或修正。
然后，比较两个VAR模型的残差方差，通过统计检验确定是否存在因果关系。
4. 排除外生因素：如果检验结果表明存在因果关系，但在实际应用中无法解释或存在外生因素的干扰，则需要进行进一步的分析和调整。
三、实际应用格兰杰因果关系检验在实际应用中具有广泛的用途，以下列举几个常见的应用场景：1. 宏观经济研究：用于分析经济指标之间的因果关系，如GDP与消费、投资、进出口等之间的关系。
2. 金融市场预测：用于判断某个金融资产价格变动的因果关系，如利率、股票价格、汇率等之间的关系。
3. 商业决策分析：用于评估市场因素对产品销量的影响，如广告投入、竞争对手销售额等与产品销量之间的关系。
4. 自然灾害预测：用于分析自然灾害事件与其他气象因素之间的因果关系，如降雨量、地震活动等之间的关系。
格兰杰因果关系检验的优势是在不需要知道因果关系的具体方向的前提下，能够判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
R语言格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验（Granger causality test）是一种常用的时间序列分析方法，用于判断两个时间序列之间是否存在因果关系。
R语言提供了丰富的函数和包来实现格兰杰因果关系检验，并帮助我们准确地分析数据。
格兰杰因果关系检验的基本概念在介绍R语言中的格兰杰因果关系检验之前，我们先来了解一下基本概念。
格兰杰因果关系检验是基于向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型的扩展方法。
VAR模型是一种多元时间序列分析模型，它假设时间序列的每一个观测值都是其过去若干个时刻的线性组合。
在VAR模型中，格兰杰因果关系测试是通过检验一个时间序列是否能够提供关于另一个时间序列未来值的额外信息来进行的。
格兰杰因果关系检验的原假设为：变量A的过去值对变量B的当前值没有影响，即A不是B的格兰杰原因（Granger cause）；而备择假设为：变量A的过去值对变量B的当前值有影响。
在R语言中，我们可以使用vars包来实现格兰杰因果关系检验。
R语言中的格兰杰因果关系检验安装和加载必要的包在进行格兰杰因果关系检验之前，我们首先需要安装和加载必要的包。
在R语言中，我们可以使用install.packages()函数安装包，使用library()函数加载包。
{r} install.packages("vars") # 安装vars包 library(vars) # 加载vars包准备数据在进行格兰杰因果关系检验之前，我们需要准备两个时间序列变量，并组织成一个多元时间序列对象。
```{r} # 创建一个示例数据集 x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(2, 4, 6, 8, 10) data <- data.frame(x, y)将数据转换为时间序列对象ts_data <- ts(data, start = 1)### 进行格兰杰因果关系检验在R语言中，我们可以使用`grangertest()`函数来进行格兰杰因果关系检验。
格兰杰因果关系检验原理
格兰杰因果关系检验原理是一种常用的统计方法，用于判断两个变量之间是否存在因果关系。
该方法由英国统计学家格兰杰（Austin Bradford Hill）于1965年提出，被广泛应用于医学、社会科学、经济学等领域。
格兰杰因果关系检验原理包括以下几个方面：
1. 强相关性：两个变量之间存在强相关性，并且相关性具有统计学意义。
2. 时间顺序：因果关系的发生必须先于结果的发生。
3. 排除其他可能性：除了因果关系外，不存在其他可能的解释。
4. 一致性：不同的研究结果应该具有一致性。
5. 剂量反应关系：随着因素的剂量增加，结果也应该随之变化。
6. 生物学合理性：因果关系应该符合生物学的合理性。
格兰杰因果关系检验原理的应用可以帮助我们更加准确地判断两个变量之间的因果关系。
例如，在医学研究中，我们可以利用该原理来判断某种药物是否能够治疗某种疾病。
在社会科学研究中，我们可以利用该原理来判断某种政策是否能够改善社会问题。
然而，格兰杰因果关系检验原理也存在一些限制。
首先，该原理只能判断两个变量之间是否存在因果关系，但不能确定因果关系的具体机制。
其次，该原理只能在一定程度上排除其他可能性，但不能完全排除。
最后，该原理需要大量的数据支持，如果数据不足或者数据质量不好，就会影响判断结果的准确性。
总之，格兰杰因果关系检验原理是一种重要的统计方法，可以帮助我们更加准确地判断两个变量之间是否存在因果关系。
在实际应用中，我们需要结合具体情况，综合考虑各种因素，才能得出更加准确的结论。
格兰杰因果关系检验
一、经济变量之间的因果性问题
计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。
由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。
假设两个变量，比如国内生产总值GDP 和广义货币供给量M ，各自都有滞后的分量GDP （-1），GDP （-2）…，M （-1），M （-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。
但现在的问题是：究竟是M 引起GDP 的变化，还是GDP 引起M 的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M 引起GDP 的变化，同时GDP 也引起M 的变化。
这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP 是M 的因，还是M 是GDP 的因，或者M 和GDP 互为因果。
因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。
1988年有两位学者Walter N. Thurman 和Mark E. Fisher 用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS ）和鸡的产量（CHICKENS ）的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验
经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
”
在时间序列情形下，两个经济变量X 、Y 之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X 、Y 的过去信息的条件下，对变量Y 的预测效果要优于只单独由Y 的过去信息对Y 进行的预测效果，即变量X 有助于解释变量Y 的将来变化，则认为变量X 是引致变量Y 的格兰杰原因。
进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。
因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test。
常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。
格兰杰因果关系检验假设了有关y 和x 每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。
检验要求估计以下的回归：
（1）
（2）
其中白噪音u1t 和u2t 假定为不相关的。
式（1）假定当前y 与y 自身以及x 的过去值有关，而式（2）对x 也假定了类似的行为。
对式（1）而言，其零假设H0 ：α1=α2=…=αq=0。
对式（2）而言，其零假设H0 ：δ1=δ1=…=δs=0。
分四种情形讨论：
（1）x 是引起y 变化的原因，即存在由x 到y 的单向因果关系。
若式（1）中滞后的x 的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y 的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x 是引起y 变化的原因。
（2）y 是引起x 变化的原因，即存在由y 到x 的单向因果关系。
若式（2）中滞后的y 的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（1）中滞后的x 的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称y 是引起x 变化的原因。
（3）x 和y 互为因果关系，即存在由x 到y 的单向因果关系，同时也存在由y 到x 的单向因果关系。
若式（1）中滞后的x 的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y 的系数估计值在统计上整体的显著不为零，则称x 和y 间存在反馈关系，或者双向因果关系。
（4）x 和y 是独立的，或x 与y 间不存在因果关系。
若式（1）中滞后的x 的系数估计值在统计上整体的显著为零，同时式（2）中滞后的y 的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x 和y 间不存在因果关系。
三、格兰杰因果关系检验的步骤
（1）将当前的y 对所有的滞后项y 以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y 对y 的滞后项yt-1，yt-2，…，yt-q 及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x 包括进来，这是一个受约束的回归。
然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR 。
（2）做一个含有滞后项x 的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x ，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR 。
（3）零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x 不属于此回归。
（4）为了检验此假设，用F 检验，即：
它遵循自由度为q 和(n-k的F 分布。
在这里，n 是样本容量，q 等于滞后项x 的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k 是无约束回归中待估参数的个数。
（5）如果在选定的显著性水平α上计算的F 值炒股临界Fα值，则拒绝零假设，这样滞后x 项就属于此回归，表明x 是y 的原因。
（6）同样，为了检验y 是否是x 的原因，可将变量y 与x 相互替换，重复步骤（1）～（5）。
格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。
其原因可能是被检验变量的平稳性的影响，或是样本容量的长度的影响。
不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。
因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的因果性检验，无法检验只有横截面数据时变量间的因果性。
可以看出，我们所使用的Granger 因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F 检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），这很可能会导致虚假的因果关系。
因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。
此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需
要多种角度的观察。
正所谓“兼听则明，偏听则暗”。
诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系。
虽然可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。
当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。
因为统计意义上的因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起很大的作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F 统计量服从F 分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。
