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VAR中granger因果检验不显著
格兰杰因果检验不显著
怎么办
答:
如果格兰杰因果检验不显著,可以考虑以下几种方法:
1、检查样本数据质量和完整性
。确保样本数据的收集过程中没有产生系统性偏差或遗漏,数据的有效性和真实性能够满足分析的要求。2、重新选择或增加变量。格兰杰因果检验是一种双变量检验方法,如果两个变量之间不存在因果关系,则可以考虑增加其他变量或选择其他...
格兰杰因果
关系
检验不显著
怎么办
答:
1、首先,确认y和x是否平稳;其次,通过单位根检验后,一般常将(x,y)构成一个二元VAR系统,在VAR的框架下进行
格兰杰因果
关系检验。2、其次依信息准则确认滞后阶数,可以估计VAR,估计VAR之后需采用
var
lmar、varstable、varnorm等命令
检验VAR
残差和系统是否稳定。3、最后通过以上检验后,才可以做较为稳...
在进行
granger因果检验
分析时,有哪些注意事项需要考虑?
答:
1.样本量:Granger因果检验需要足够的样本量来保证结果的可靠性
。如果样本量过小,可能会导致虚假的显著性结果。2.变量的选择:在进行Granger因果检验时,需要选择合适的变量进行分析。如果变量之间存在多重共线性或相关性,可能会影响结果的准确性。3.模型的选择:Granger因果检验有多种模型可供选择,包括...
granger因果检验
和回归
答:
A如果
granger
cause B 的话,B 是因变量,A是自变量。A应该很显著。如果
不显著
,你看看是不是什么地方有错误。或者,你的模型里有一些其他变量,干扰了结果。granger causality已经不像以前那么流行了。因为,granger causality通过的一些模型,有不少是所谓 spurious model,也就是虚假的模型。而某些很明...
如何执行
Granger因果检验
?
答:
5.残差分析:计算回归模型的残差,即实际观测值与拟合值之间的差异。然后,我们可以对这些残差进行自相关检验,以确定它们是否具有自相关性。6.
Granger因果检验
:最后,我们可以使用F统计量来检验回归模型中的自变量是否
显著
地解释了因变量的变化。如果F统计量大于临界值,则我们可以拒绝零假设,并得出结论...
格兰杰因果检验
和向量自回归(
VAR
)模型问题 急急!!
答:
VAR
模型建立之后,再用
granger 因果
部分
检验
其合理性。而VAR模型的建立(即滞后阶数的选取),不是依据
granger因果
关系是否成立的。对于VAR模型,一般不选择外生变量。因为外生、内生很难界定(sims的观点)。当然若确实有理论基础或数据不够长时,也可采用外生变量,这时可以参考granger因果关系的结果。
怎么分析
granger检验
的结果
答:
数字越小,说明白变量预测因变量的能力越强。第一组
检验
表明CR 与M2 之间不存在
格兰杰因果
关系,说明在我国货币渠道和信用渠道之间相关性很小,二者之间联系较少,不存在明显的相互影响。第二组和第三组检验表明,信用渠道在9.351%的
显著
性水平上是我国货币政策的传导原因,而货币渠道在12.563%的...
关于
VAR
模型的问题——VAR模型
中因果检验
显示x和y无关,但是根据现有理 ...
答:
是可以的。因为
VAR因果检验
出来的只是
Granger因果
,是统计上的相关因果,而由于人们对于事物的认知能力的限制,在建模过程中可能存在忽略变量等问题,致使本来存在因果关系或者相关关系的事物之间的相关性没有得到显性观测,故而
检验不
到。换句话说,Granger因果并不能说明太多问题。关于变量间的相关关系,更多...
跪求,坐等!!!两组数据
格兰杰因果检验
结果怎么看
答:
在5%
显著
性水平上,X不是Y的格兰杰原因,Y也不是X的格兰杰原因。基于
格兰杰检验
原理和数据,得不出想要的结论,如果证明X可以影响Y,Y也可以影响X可以做
VAR
模型,Y对X的影响大于X对Y的影响,同理,PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207,这个概率很大,超过置信度,所以,意思就是“PGDP不是SL的...
VAR
模型的
Granger检验
结果怎么看,表示看不懂
答:
你这是用什么软件做的,感觉跟平时见得不大一样...但是你这个
Granger
都大于0.05基本可以认为不存在
因果
关系,下面这个如果在
显著
性水平位0.1时可以认为存在因果关系。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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