Granger因果关系检验的适用性

研究了Granger因果关系检验在小样本下的适用性。采用Monte Carlo模拟方法,以1阶滞后模型为例,对其可能的27种数据生成过程进行模拟。从变量的平稳性、样本容量的大小、变量依存关系的显著性等方面,对其性质和适用性条件进行了较为全面的探讨。结果表明,序列的不平稳性是造成虚假因果关系最主要的因素之一;对于两个平稳序列,随着样本容量的增大,判断出存在Granger因果关系的概率将显著增大;当二者之间依赖关系增强时,判断出存在因果关系的概率也将显著增大。