Explicación de la terminología de la prueba de causalidad de Granger
Los economistas han desarrollado un método para intentar analizar la causalidad de Granger entre variables, a saber, la prueba de causalidad de Granger. Este método de prueba fue iniciado por Clive W. J. Granger, ganador del Premio Nobel de Economía en 2003, y se utiliza para analizar la causalidad de Granger entre variables económicas. Definió la causalidad de Granger como "que depende de la varianza de la mejor predicción de mínimos cuadrados utilizando toda la información en algún momento del pasado".
Las pruebas de causalidad de Granger a veces son sensibles a la elección de la duración del rezago. La razón puede ser la influencia de la estacionariedad de la variable que se está probando o la influencia de la longitud del tamaño de la muestra. Diferentes períodos de retraso pueden producir resultados de prueba completamente diferentes. Por lo tanto, en términos generales, a menudo se realizan pruebas con diferentes longitudes de retraso para seleccionar la longitud de retraso y comprobar que no existe correlación serial en los términos de interferencia aleatoria en el modelo.
Las características de la prueba de Granger determinan que solo se puede aplicar a la prueba de modelos de datos de series temporales, y no puede probar la relación entre variables cuando solo hay datos transversales.
Se puede ver que la prueba de causalidad de Granger que utilizamos se ha desviado mucho de su definición original, eliminando muchas condiciones (y a partir del uso de métodos de análisis de regresión y pruebas F, podemos saber que varias condiciones tienen también se ha mejorado), lo que probablemente conduzca a una causalidad falsa de Granger. Por lo tanto, cuando utilice este método, asegúrese de verificar los requisitos previos y asegurarse de que se cumplan en la medida de lo posible. Además, los métodos estadísticos no son omnipotentes y juzgar un objeto a menudo requiere observación desde múltiples ángulos. Como dice el refrán: "Escucha a ambos lados y serás iluminado; si escuchas a un lado, estarás en la oscuridad". Es cierto que siempre hay una sola verdad, pero también debe basarse en métodos de exploración científica.
Vale la pena señalar que la conclusión de la prueba de causalidad de Granger es solo una predicción. Es "causalidad de Granger" en el sentido estadístico, no una relación causal en el sentido verdadero, y no puede considerarse como una relación causal. certeza o la base para negar la causalidad. Por supuesto, incluso si la causalidad de Granger no es igual a la causalidad real, eso no obstaculiza su valor de referencia. Porque en economía, la causalidad de Granger en un sentido estadístico también es significativa y todavía puede desempeñar algún papel en la previsión económica.
Dado que la hipótesis nula de la prueba de hipótesis es que no existe una relación causal, y bajo esta hipótesis el estadístico F obedece a la distribución F, estrictamente hablando, esta prueba debería llamarse prueba de relación no causal de Granger.