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格兰杰因果检验
格兰杰因果检验用于检验一组时间序列是否为另一组时间序列的原因。如果A是B的格兰杰原因，则说明A的变化是引起B变化的原因之一。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。
需要注意的是，格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。其原因是可能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检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。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。
以上信息仅供参考，建议查阅专业书籍或者咨询专业人士了解更多信息。
格兰杰因果检验
格兰杰因果检验，即经济学家开拓的一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰所开创，用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。
他给格兰杰因果关系的定义为“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。
”
相关背景：
格兰杰本人在其2003年获奖演说中强调了其引用的局限性，以及“很多荒谬论文的出现”。
由于其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测，仅适用于计量经济学的变量预测，不能作为检验真正因果性的判据。
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。
常用增广的迪基—富勒检验来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。
谁有关于格兰杰因果关系检验的详细介绍啊？
要探讨因果关系，首先当然要定义什么是因果关系。
这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系，只从统计意义上介绍其定义。
从统计的角度，因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又先后顺序（A前B后），那么我们便可以说A是B的原因。
早期因果性是简单通过概率来定义的，即如果P(B|A)
