那进行完格兰杰检验之后，一个变量是另一个变量的格兰杰原因，能说明什么？

1. 那进行完格兰杰检验之后，一个变量是另一个变量的格兰杰原因，能说明什么？

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。