与格兰杰因果检验相关的stata命令有三种。
方法1 :
regyl.yl.x(1 (延迟一期) ) )。
静态(显示AIC和BIC值以选择最佳延迟时间) )。
reg y L.y L.x L2.y L2.x
静态(显示AIC和BIC值以选择最佳延迟时间) )。
.
根据信息标准确定p、q后进行检查； 使用的命令是test
特别是，这里说明p和q的取值可以完全不同，也应该不同，这样才能得到最有说服力的结果。 这也是该方法与其他两种方法相比最大的优点，该方法的缺点是命令过于繁琐。
方法2 :
ssc install gcause ()挑战者因果验证计划gcause () ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
gcause y x，lags(1) (延迟1期) ) ) ) )。
静态(显示AIC和BIC值以选择最佳延迟时间) )。
gcause y x，lags(2) (滞后2期) ) ) ) ) ) )。
静态(显示AIC和BIC值以选择最佳延迟时间) )。
特别说明了在选定延迟期后，对于因果关系检验，该方法提供f检验和卡方检验。 如果两个检查的结论不一致，原则上最好用f检查。 卡方检验是一项大样本检验，但实证检验所得样本容量一般不大，采用大样本以卡方检验结果为准。 但是，通常在大样本中两个检测结果一致，所以不需要担心。 综上所述，f检验的适用范围更广。
方法3 :
var y x (向量自回归)。
vargranger
注意(1、实际检测过程中AIC和BIC越来越小，不能再延迟(时间长短受限)。 那样的话，数据可能确实存在高阶自相关。 在这种情况下，可以限制p的可能值。 例如最大的或，
2、回归结果中各期系数的显著性不同，有些不明显，如实报告即可。 最好全部报告。 不明显的期数可能意味着该期间的自相关较弱。 数据分析培训