Granger

哈利波特中赫敏格兰杰的英文名字全拼怎么写？

语法标注解释 granger英音：['greindʒə]美音：['grendʒɚ]。

词典解释

名词 n.

1.农民

2.农民协进会会员

网络解释

1.农夫

英语新词汇与常用词汇的翻译(G) | 正方...。

granger 农夫

怎么样用excel进行Granger因果检验？

你好！

全名：赫敏·简·格兰杰(Hermione。

Jane

Granger)

英文名：Emma

Watson

全名：Emma

Charlotte

Duerre

Watson

官方网站：http://www.emmawatsonofficial.com/。

如有疑问，请追问。

怎么分析granger检验的结果

原理：

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。

F统计值 Probability 。

A dose not Granger cause B x y。

B dose not Granger cause A z w。

granger因果关系检验又可以称为granger非因果关系检验。

在上表中，x与y是对应的，z与w是相互对应的。y与w是eviews软件根据x与z值计算出来的概率值，这样可以省去了查表的麻烦。即根据x或是y值来判断A是不是B的granger因都是可以的。

那么，在5%的显著性水平下，我们只要看看y和w的值与5%的关系就可以了。如果y<5%,即F检验没有通过，即拒绝“A does not Granger cause B”，也就是说A是B的格兰杰因。如果y>5%，即F检验通过了，就接受“A does not Granger cause B”，也就是说，A不是B的格兰杰因。同样的方法可以分析w与5%的关系。

如果y和w都小于5%，那么A与B就互为因果关系。

实现的具体方法：

在EXCEL中通过选择菜单： 工具--加载宏--分析工具库，就加载了数据分析的功能。

通过选择菜单：工具--数据分析--回归，对两列数据分别做为X和Y做两次回归，就可得到F值，及相应的P值。

什么是葛兰杰检验？

1.CR 不是M2 的格兰杰原因 0.26008（F-sat） 0.28505（显著性）M2 不是CR 的格兰杰原因 0.77290 0.754212.GDP 不是CR 的格兰杰原因 2.18306 1.09659CR 不是GDP 的格兰杰原因 0.34843 0.093513.GDP 不是M2 的格兰杰原因 2.04672 2.24195M2 不是GDP 的格兰杰原因 0.14872 0.12563他们分析得到：表3 中的显著性水平表示接受零假设的概率，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％的显著性水平上是我国货币政策传导的原因，因此与货币渠道相比，信用渠道在我国货币政策传导中具有明显的相对重要性。同时，GDP 在14．872％的显著性水平上是M2 的原因，在34．843％的显著性水平上是CR 的原因，表明货币供应在我国具有较强的内生性，而信用规模的内生性则相对较小。而在我看来，这三对变量之间没有granger因果关系，或者有也只能说是很微弱。我就是不明白“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％的显著性水平上是我国货币政策传导的原因，”这句话，明明是拒绝原假设，为什么还能说信用渠道是货币政策的原因呢？？？哪位大侠给解释一下可好？？？？

granger因果关系是什么？

虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难，但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验（Granger causality test）。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt （在统计的意义下），已经综合考虑Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause），如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的影响）。检验由Y关于自己的滞后值和X滞后值的回归构成；如果X的滞后值影响不显著，那么X不是Y的Granger原因；同样，当检验Y是X的原因时，可以将X关于自己的滞后值和Y的滞后值回归，用F-检验法莱检验Y滞后值的影响。需要进行两个回归：

在第一个方程中检验假设H0X ：βj=0，对所有j；在第二个方程中检验假设H0Y：αj=0，对所有j。如果前者没有被拒绝，那么X不是Y的Granger原因；如果后者没有被拒绝，那么Y不是X的Granger原因。这里没有一个明显的方法来确定滞后长度k。显然，存在四种可能的结果：X和Y都不是对方的Granger原因（H0X和H0Y都不被拒绝）；X和Y是对方的Granger原因（H0X和H0Y都被拒绝）；X是Y的Granger原因但Y不是X的Granger原因（H0X被拒绝但H0Y不被拒绝）；Y是X的Granger原因但X不是Y的Granger原因（H0X不被拒绝但H0Y被拒绝）。注意到，第一个回归中没有出现X的现值，在第二个回归中没有出现Y的现值。

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