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什么是格兰杰原因

归档日期:10-19       文本归类:丹尼格兰杰      文章编辑:爱尚语录

  格兰杰(Granger)因果性检验目前在计量经济学中应用比较多,不过我们当初学习计量并没有学这个检验方法,经济学专业的学生应该会学到吧。上次谭英平师姐给我们讲宏观经济统计分析课时曾经给我们介绍过,不过也只是很肤浅地说了说原理(这种教学有一定的危险性啊)。

  要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。

  早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(BA)P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(BA)P(B)由条件概率公式马上可以推出P(AB)P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“”毫无道理,换成“”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。

  事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(AC)=1,P(BC)=1,那么显然有P(BAC)=P(BC),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。

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