Eviews5.0软件，格兰杰因果检验的详细步骤及如何看数据解说

导入数据，选定两个序列，右键，open as group，view，最下面granger causality。点击就OK了。

格兰杰因果检验eviews操作 vecm格兰杰因果检验

打开数据组后，选择View——GrangerCausality——选择滞后期（根据你模型的具体情况来选择，不清楚可以选默认的2期），点击确定就可以。

F-statisitc是F统计值，Prob是前面假设成立的一个概率，概率小表示拒绝，大表示接受

如何用Eviews进行EG检验和格兰杰因果检验，要具体步骤，急急急~

把数据输入后，选取相应分组数据，点选分析菜单，弹出窗口中选选项，比如格兰杰因果检验是要选定阶数，一般选2就可以。点选OK ，弹出的就是给验结果。！！！很简单的。

这个步骤很多的

eviews 怎么进行平稳性检验，协整检验，还有GRANGER因果检验，操作步骤？SPSS的可以么

应用时间序列分析么？

首先先做一个时序图，得出你这个序列他是不平稳的，同时，自相关和偏相关检验，可以看到有拖尾现象，直观判断数据不平稳，有着严重的自相关性。因此建立模型之前，必须对序列进行平稳化处理。一般，我们用差分法来消除序列的趋势。一阶差分可以消除线性趋势，二阶差分则可以消除二次曲线趋势。

先做一阶差分，在eviews里面的操作：假设你要产生一阶差分的序列为x，且已经把序列x的数据导入eviews

在命令区键入：“series dx=d(x)” 再按回车键，eviews自然就帮你生成一个新的“dx”序列，即为一阶差分序列；二阶差分同样操作，“series d2x=d（dx）”

为进一步检验原始数列是否平稳，需对原始数据进行ADF检验。

然后那些个检验似乎要放到模型里才可以检验吧。AR，MA或者ARMA。一般我们用ARMA

求助：如何用EVIEWS6.0 做ADF,整协，格兰杰因果检验

ADF检验，单个变量打开点窗口的view-unit root text。

协整检验，将同阶单整的变量group打开，quick-estimate equation，输入被解释变量，c，解释变量，确定，再点proc-make residual series，出来残差序列，按ADF方法检验平稳性。

格兰杰因果检验，在协整检验基础上，view-granger causality，选择滞后阶数，确定。

您好，能否将eviews6.0中进行面板数据格兰杰因果检验的操作步骤也发一份给我，谢谢您了！

Eviews不能做面板格兰杰因果检验，但stata软件可以实现的，目前，也只有stata能够实现。

而且，stata还能实现面板向量自回归（pvar)、脉冲响应、方差分解。

EViews是可以做面板数据格兰杰因果关系检验的，办法是，首先把若干个Pool建立Group，然后在Group窗口中有Granger causality test。

用EVIEWS计算格兰杰因果关系

是否拒绝原假设关键看P值,一般原假设下发生小概率事件就可以认定原假设错误,应该拒绝原假设,实际应用中,0.01 0.05 0.1 是常用的小概率事件判定标准,只要P值很小（譬如小于0.05）就应该拒绝原假设.

假设检验基于一定的概率分布,譬如正态分布、t分布、卡方分布、F分布等等,一般方差分析,当然还有其他一些分析,需要借助F分布

下面解释下你的两张表格：

表1做的是对序列GDP和LEC的平稳性检验,用的是ADF检验方法,原因是格兰杰检验前提是序列必须是平稳的,如果非平稳,也就是存在单位根问题,就需要对序列进行相应转换,譬如差分转换、对数转换等等,一直要转换到序列能通过平稳性检验才可以用格兰杰因果检验,

从表中来看,序列GDP (I,T,2) 、LEC (I,T,2)的ADF检验值和临界值对照,结果不是平稳序列

ΔGDP (0,0,0)、ΔLEC (0,0,0)则是平稳的

表2就是因果检验,就是滞后期不同而已,实际上默认2期时看下就差不多的,用不着做那么多,从检验来看LEC是GDP的格兰杰原因,而GDP非LEC格兰杰原因（看下P值就知道是否应该拒绝原假设了）

如何用Eviews做时间序列的granger因果检验

，因为做granger因果，首先要注意序列是否平稳，一般要先做ADF检验，结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验，如果有协整关系同样可以G检验。否则做出来有可能会是伪回归，所以之前的准备工作有点麻烦。

如果仅仅说做Granger这一步的话：

1、假定你的工作文件已经建立，首先打开时间序列数据组窗口。

2、点击view键，选择Granger Causality。。。功能。

3、随即打开一个对话框，需要选择最大滞后长度，然后点击ok键，就得到检验结果。

4、比较下P和F值，判断下是否拒绝原假设，然后得出结论。

希望你的数据性质好，做的顺利：）

格兰杰因果检验操作方法

先对时间序列进行平稳性检验，确定单位根个数，差分至平稳。

对已经平稳的序列进行格兰杰因果检验。

在eviews6中点击quick→group statistics→granger causality test→滞后阶数可以选择默认的2

然后就有结果了

建议观察p值，p值小于0.05不接受原假设。

学习中，有错误请指正。

p.s. 貌似回答得太晚了，但应该还是会有用 ^_^