格兰杰因果检验是计量经济学中估算因素间相关影响关系的重要方法之一，由诺贝尔经济学奖获得者xhdrg提出。 以向量自回归(爱撒娇的朋友，Vector Auto regression )模型为基础，结合统计估计中的f统计量发展起来。 本博客在另一篇文章(参照文末显示的资料链接【1】)中，介绍了用Python语言进行挑战者因果检查的方法。 本文在说明格兰杰因果检验原理的基础上，给出用r进行格兰杰因果检验的具体步骤。
一、愉快的老虎因果关系
因果关系由结果变量所导致的变量确定，可以通过变量之间的依赖性来定义，即原因变量的变化会引起结果变量的变化。
通过前面的学习，发现因果关系不同于相关关系，而且回归关系式不能判断变量之间是否存在因果关系。 回归分析研究是一个变量对其他变量或一些变量的依赖关系，但不意味着因果关系。 PGD dxg (海量知识)和无忧蝴蝶(Alan Stuart )曾经说过：“一个统计关系式，无论多么强大，多么有启发性，都永远无法建立因果联系； 因果关系的理念必须来自统计学以外，最终必须来自这样的理论和理论。 ”例如，以粮食产量为降雨等因素的因素变量没有统计理由，而是非统计理由。 而且常识还告诉我们不能逆转这种关系。 也就是说，不能通过改变粮食产量的做法来控制降雨。 此外，因为古人把月食归因于“天狗吃月亮”，所以每当发生月食时，人们都会敲打锣鼓吓唬所谓的天狗。 而且，这个方法反复试验，人们敲锣敲了一会儿，就可以吃了