因果关系检验

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一、多元回归分析Y=P+PX+PX+ui011i22ii对于多元回归分析最重要的是解决回归中6种假设条件(1)扰动期望=0E(ui)=0i(2) 扰动方差=常量Var(ui)=O2异方差(3) 扰动项不相关Cov(ui,uj)=0自相关性ij(4) 扰动项服从正态分布片N(0,O2)(5) 解释变量与扰动项不相关Cov(xi.,u.)=Cov(x2.,u.)=01ii2ii(6) 解释变量之间不相关Cov(x.,x.)=0多重共线性.j(1) 多重共线性的判断与处理方法(2) 自相关性的判断与处理方法(3) 异方差性的判断与处理方法二、因果关系检验(Granger检验)传统的计量经济思想首先根据经济理论或实践经验来确定变量，然后建立模型，进行回归。通过假设检验判断所选的解释变量是否对被解释变量有显著影响。可以测定两变量之间的相关系数，但高度相关的变量并不意味着有因果关系。例如(1)GDP与货币供应量M2一般是高度相关的，但究竟是的增长导致了的增加，还是的增加促进了的增长或两者互为因果关系。(2)历年的鸡的产量与鸡蛋的产量也是高度相关的，但“是先有鸡还是先有蛋”。（3）教育发展与经济增长也是高度相关的，但究竟是教育的发展促进了经济增长还是经济增长带动了教育发展。和分别于年和年提出了因果关系检验的两种不同方法三、协整分析与误差修正（包括VEC）四、面板数据分析