格兰杰因果关系
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格兰杰因果关系检验(英语:Granger causality test)是一种假设检验的统计方法,检验一组时间序列是否为另一组时间序列的原因。它的基础是回归分析当中的自回归模型。回归分析通常只能得出不同 变量间的同期 相关性;自回归模型只能得出同一 变量前后期 的相关性;但诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive Granger)于1969年论证[1] ,在自回归模型中透过一系列的检验进而揭示不同变量之间的时间落差相关性是可行的。
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”(Of course, many ridiculous papers appeared)。格兰杰因果关系检验的结论只是一种统计估计,不是真正意义上的因果关系,不能作为肯定或否定因果关系的根据。同时,格兰杰因果关系检验也有一些不足之处,如并未考虑干扰因素的影响,也未考虑时间序列间非线性的相互关系。一些基于格兰杰因果关系检验的方法一定程度上解决了这些问题[2]。