1

我在进行多元格兰杰因果检验时遇到问题。我想检查调节第三个变量是否会影响因果检验的结果。这是一个基于我之前提出的问题并由@Alex回答的单个因变量和自变量的样本

按列的格兰杰因果检验

library(lmtest)
M1<- matrix( c(2,3, 1, 4, 3, 3, 1,1, 5, 7), nrow=5, ncol=2)
M2<- matrix( c(7,3, 6, 9, 1, 2, 1,2, 8, 1), nrow=5, ncol=2)  
M3<- matrix( c(1, 3, 1,5, 7,3, 1, 3, 3, 4), nrow=5, ncol=2)

例如，条件线性回归的方程将是

formula = y ~ w + x * z

请问如何根据第三个或第四个变量执行此测试？

4

1 回答 1

1

1.固定变量的解决方案已经确立：参见FIAR(v 0.3) 包。

这是与包相关的论文，其中包括多元格兰杰因果关系的具体示例（在所有变量都是固定的情况下）。
第 12 页：理论，第 15 页：实践。

2.在混合（平稳，非平稳）变量的情况下，首先使所有变量平稳（通过差分等）。不要处理静止的（它们已经是静止的）。现在，您再次完成上述过程（以 I 为例）。

3.在“非协整非平稳”变量的情况下，则不需要VECM。使用固定变量运行 VAR（当然，首先使它们固定）。申请FIAR::condGranger等

4.在“协整非平稳”变量的情况下，答案真的很长：Johansen Procedure (detect rank via urca::cajo) Apply vec2varto convert VECM to VAR (因为FIAR是基于VAR)。 约翰亨特的最新著作很好地总结了在最后一种情况下可能发生的事情和可以做的事情。

你可能也想读这个。

据我所知： 条件/部分格兰杰因果关系通过“通过 VAR 阻止外生性 Wald 测试”取代了 GC。

于 2017-08-02T16:11:34.807 回答