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一．北京的存款增长对北京的人均GDP增长的格兰杰因果检验（一）单根检验1.A1（北京的存款增长）的单根检验Null Hypothesis: A1 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.218621 0.0029 Test critical values: 1% level -3.6998715% level -2.97626310% level -2.627420*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(A1)Method: Least SquaresDate: 10/25/11 Time: 10:04Sample (adjusted): 1983 2009Included observations: 27 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.A1(-1) -0.835841 0.198131 -4.218621 0.0003C 19.33463 5.072943 3.811324 0.0008R-squared 0.415844 Mean dependent var 0.105185 Adjusted R-squared 0.392477 S.D. dependent var 14.84304 S.E. of regression 11.56922 Akaike info criterion 7.805761 Sum squared resid 3346.172 Schwarz criterion 7.901749 Log likelihood -103.3778 F-statistic 17.79676 Durbin-Watson stat 2.021836 Prob(F-statistic) 0.0002822.A2（北京人均GDP增长）的单根检验（1）未滞后Null Hypothesis: A2 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.648793 0.0960 Test critical values: 1% level -3.6998715% level -2.97626310% level -2.627420*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(A2)Method: Least SquaresDate: 10/25/11 Time: 10:08Sample (adjusted): 1983 2009Included observations: 27 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.A2(-1) -0.479685 0.181096 -2.648793 0.0138C 6.910332 2.804785 2.463765 0.0210R-squared 0.219143 Mean dependent var -0.148148 Adjusted R-squared 0.187909 S.D. dependent var 5.045590 S.E. of regression 4.546889 Akaike info criterion 5.937951 Sum squared resid 516.8550 Schwarz criterion 6.033939 Log likelihood -78.16234 F-statistic 7.016106 Durbin-Watson stat 1.735513 Prob(F-statistic) 0.013795（2）.A2(-1)单根检验Null Hypothesis: A2(-1) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.962731 0.0519 Test critical values: 1% level -3.7114575% level -2.98103810% level -2.629906*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(A2(-1))Method: Least SquaresDate: 10/25/11 Time: 10:11Sample (adjusted): 1984 2009Included observations: 26 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.A2(-2) -0.540309 0.182368 -2.962731 0.0068C 8.050071 2.860246 2.814468 0.0096R-squared 0.267797 Mean dependent var -0.019231 Adjusted R-squared 0.237288 S.D. dependent var 5.099962 S.E. of regression 4.453969 Akaike info criterion 5.899272 Sum squared resid 476.1083 Schwarz criterion 5.996049 Log likelihood -74.69054 F-statistic 8.777775 Durbin-Watson stat 1.776754 Prob(F-statistic) 0.006779（3）.A2(-2)单根检验（效果不好）Null Hypothesis: A2(-2) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.862298 0.0642 Test critical values: 1% level -3.7240705% level -2.98622510% level -2.632604*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(A2(-2))Method: Least SquaresDate: 10/25/11 Time: 10:13Sample (adjusted): 1985 2009Included observations: 25 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.A2(-3) -0.505189 0.176498 -2.862298 0.0088C 7.816925 2.752981 2.839440 0.0093R-squared 0.262649 Mean dependent var 0.328000 Adjusted R-squared 0.230590 S.D. dependent var 4.881386 S.E. of regression 4.281757 Akaike info criterion 5.823222 Sum squared resid 421.6692 Schwarz criterion 5.920732 Log likelihood -70.79028 F-statistic 8.192747 Durbin-Watson stat 1.790508 Prob(F-statistic) 0.0088093.A3(A2的对数化)单根检验（1）未滞后Null Hypothesis: A3 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.611346 0.1031 Test critical values: 1% level -3.6998715% level -2.97626310% level -2.627420*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(A3)Method: Least SquaresDate: 10/25/11 Time: 10:16Sample (adjusted): 1983 2009Included observations: 27 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.A3(-1) -0.533566 0.204326 -2.611346 0.0150C 1.387300 0.542896 2.555371 0.0171R-squared 0.214309 Mean dependent var -0.020242 Adjusted R-squared 0.182882 S.D. dependent var 0.372695 S.E. of regression 0.336896 Akaike info criterion 0.733104 Sum squared resid 2.837478 Schwarz criterion 0.829092 Log likelihood -7.896903 F-statistic 6.819130 Durbin-Watson stat 1.623005 Prob(F-statistic) 0.015031（2）A3(-1)单根检验Null Hypothesis: A3(-1) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.411417 0.0198 Test critical values: 1% level -3.7114575% level -2.98103810% level -2.629906*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(A3(-1))Method: Least SquaresDate: 10/25/11 Time: 10:17Sample (adjusted): 1984 2009Included observations: 26 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.A3(-2) -0.662217 0.194118 -3.411417 0.0023C 1.756069 0.518899 3.384223 0.0025R-squared 0.326557 Mean dependent var -0.002080 Adjusted R-squared 0.298497 S.D. dependent var 0.367688 S.E. of regression 0.307960 Akaike info criterion 0.556109 Sum squared resid 2.276143 Schwarz criterion 0.652886 Log likelihood -5.229419 F-statistic 11.63777 Durbin-Watson stat 1.773706 Prob(F-statistic) 0.002292（二）格兰杰因果检验。
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明一、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。
格兰杰因果关系检验.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。
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明一、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G DP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Wal ter N. Thurman和MarkE. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS）和鸡的产量（CHICKEN S）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。
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。
格兰杰因果检验F统计量1. 引言格兰杰因果检验（Granger causality test）是一种经济学中常用的时间序列分析方法，用于判断一个时间序列是否能够预测另一个时间序列的变化。
该方法基于因果关系的概念，通过比较两个时间序列的预测误差方差来判断它们之间是否存在因果关系。
F统计量是格兰杰因果检验中常用的统计量，用于进行假设检验。
本文将详细介绍格兰杰因果检验和F统计量的原理、应用场景和步骤，并结合实例进行说明。
2. 格兰杰因果检验原理格兰杰因果检验的核心思想是通过比较两个时间序列模型在包含和不包含另一个时间序列变量时的预测误差方差来判断它们之间是否存在因果关系。
具体而言，假设我们有两个时间序列变量X和Y，我们可以建立以下两个模型：•模型1：只包含自变量X•模型2：同时包含自变量X和另一个变量Y然后，我们比较模型1和模型2的预测误差方差，如果模型2的预测误差方差较小，则可以认为X对Y具有因果关系。
格兰杰因果检验的核心统计量是F统计量，它是模型2的预测误差方差和模型1的预测误差方差之比。
F统计量的计算公式如下：F=(RSS1−RSS2)/p RSS2/(n−p−1)其中，RSS1是模型1的残差平方和，RSS2是模型2的残差平方和，p是模型2中包含的自变量个数，n是样本容量。
3. 应用场景格兰杰因果检验常用于经济学、金融学等领域，用于研究不同变量之间是否存在因果关系。
以下是一些常见的应用场景：3.1 经济学研究在经济学研究中，格兰杰因果检验可以用于分析不同经济指标之间是否存在因果关系。
例如，我们可以使用格兰杰因果检验来判断国内生产总值（GDP）是否能够预测消费水平。
3.2 金融学研究在金融学研究中，格兰杰因果检验可以用于分析不同金融市场之间是否存在因果关系。
例如，我们可以使用格兰杰因果检验来判断股票市场的波动是否能够预测货币市场的波动。
3.3 自然科学研究除了经济学和金融学，格兰杰因果检验还可以应用于自然科学领域。
excel格兰杰因果检验【实用版】目录I.引言II.格兰杰因果检验的概念与原理A.格兰杰因果关系的定义B.格兰杰因果检验的基本原理III.Excel 中进行格兰杰因果检验的方法A.准备数据B.利用 Excel 进行格兰杰因果检验IV.格兰杰因果检验的局限性与应用场景V.结论正文I.引言在实证分析中，我们经常需要确定因果关系是 X 导致 Y，还是 Y 导致 X。
针对这一问题，诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（CliveW.J.Granger）提出了一种解决方法——格兰杰因果检验。
本文将介绍格兰杰因果检验的概念与原理，并在 Excel 中进行实际操作演示。
II.格兰杰因果检验的概念与原理A.格兰杰因果关系的定义格兰杰因果关系指的是一个变量（X）是否能够预测另一个变量（Y）的未来变化。
若 X 能够预测 Y 的未来变化，则认为 X 是 Y 的格兰杰原因。
需要注意的是，格兰杰因果关系并不意味着 X 直接导致 Y 的变化，而是通过影响其他变量间接地影响 Y。
B.格兰杰因果检验的基本原理格兰杰因果检验的基本原理是：如果一个变量 X 是另一个变量 Y 的格兰杰原因，那么包含 X 的历史信息将有助于提高对 Y 的未来变化的预测精度。
通过比较包含 X 的历史信息和不包含 X 的历史信息的预测效果，可以判断 X 是否是 Y 的格兰杰原因。
III.Excel 中进行格兰杰因果检验的方法A.准备数据在进行格兰杰因果检验之前，需要准备两组时间序列数据：一组是自变量 X，另一组是因变量 Y。
X 和 Y 的数据应具有相同的时间跨度。
B.利用 Excel 进行格兰杰因果检验1.打开 Excel，将 X 和 Y 的数据分别输入到两列中，并将数据按时间顺序排列。
2.选中数据区域，点击“数据”选项卡，选择“数据分析”。
3.在弹出的“数据分析”对话框中，选择“回归”选项，然后点击“确定”。
4.在“回归”对话框中，分别设置“因变量区域”和“自变量区域”，并选中“标签”选项，以便在结果中显示变量名称。
论文选读：应用格兰杰因果检验界定垄断竞争与寡占-- H省装载机市场案例分析樊明安书伟樊明：河南财经学院市场经济研究所所长，资源与环境科学系主任，经济学教授美国北伊利诺大学（Northern Illinois University）经济学博士（Ph.D.）应用格兰杰因果检验界定垄断竞争与寡占-- H省装载机市场案例分析樊明安书伟摘要垄断竟争和寡占是实际经济中最常见的市场结构。
但要实际界定垄断竞争与寡占有一定困难。
主要在于，如何界定厂商之间决策上的相互影响。
格兰杰因果检验可以帮助界定两个变量之间的因果关系。
应用格兰杰因果检验可以界定两个厂商价格之间是否存在格兰杰因果关系。
在存在n个厂商的市场，如果厂商间的价格基本不存在格兰杰因果关系，则市场一般可界定为垄断竞争。
如果主要厂商之间在价格上存在显著的格兰杰因果关系，则可界定为寡占。
本文以H省装载机市场为例具体应用了上述方法界定了其市场结构，得出基本是寡占的判断。
关键词格兰杰因果检验垄断竟争寡占市场结构装载机市场一、引言产业组织理论界定四种基本市场结构：完全竞争、垄断竞争、寡占和垄断，每一种结构都有相应的假设前提。
完全竞争假定市场上有多个买者和卖者，无差异产品、进出自由等。
和完全竞争相比，垄断竞争改变了无差异产品的假定，假定为差异产品，从而延伸出厂商的市场影响力以及厂商面对向下倾斜的需求线。
而寡占改变了多个卖者的假定，假定为少量卖者，从而延伸出厂商间决策相互影响。
垄断特征明显，最显著的是市场唯一卖者。
事实上，完全竞争更多的具有理论上的意义，而非一个和实际经济接近的理论模型。
垄断也不是常见的市场结构。
最常见的市场结构是垄断竞争和寡占。
然而，如何在实际市场结构分析、而非在假设前提上区分垄断竞争和寡占这两种市场结构仍然是一个难题。
曼昆（1998）有感，当计算企业数量时，没有一个能区分“很多”和“很少”的魔法数字，也没有一个确切的方法可以确定什么时候产品是有差别的。
