说明残差平方和曲线拟合。
比如:
如果A是B的granger原因,说明A的变化是B变化的原因之一。我们可以解释,A对B的影响在一定程度上是积极的。
然而,这并不意味着A随着B的变化而变化,因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据。所以只能说在一个相对长期累积的情况下,A的变化会导致B的变化。
曲线拟合:贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大,误差越大;值越小,越精确。
扩展资料:
格兰杰因果关系问题
1.首先格兰杰因果关系检验是一种统计时间顺序,并不意味着存在因果关系,是否存在因果关系需要根据理论、经验和模型来确定。
2.其次格兰杰因果检验的变量应该是稳定的。如果单位根检验发现两个变量不稳定,则不能直接进行格兰杰因果检验。
3.协整结果仅表明变量之间存在长期均衡关系。由于变量不稳定,需要协整。因此,首先对变量求导。
4.长期均衡并不意味着分析结束,还应考虑短期波动,做误差修正检验。
协整的问题
1.格兰杰检验只能用于平稳序列,这是格兰杰检验的前提。因果关系不是我们通常理解的因果关系,而是早期x的变化可以有效地解释y的变化,因此被称为“格兰杰原因”。
2.伪回归很可能出现在非平稳序列中。协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此,非平稳序列的因果检验是协整检验。
3.平稳性检验有三个功能:
(1)检查平稳性,若平稳性为平稳,则进行格兰杰检验;如果是非平稳的,做协同阳性试验。
(2)协整检验中各序列应使用的酉阶。
(3)判断时间学习列的数据生成过程。
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