因果關系檢驗的方法(求因果聯(lián)系的方法有幾種,分別是什么)
1.求因果聯(lián)系的方法有幾種,分別是什么
因果聯(lián)系是指客觀事物發(fā)展過程中原因與結果之間的聯(lián)系。世界上一切事物都是普遍聯(lián)系的，整個世界就是一個普遍聯(lián)系的有機整體。
事物的聯(lián)系是多種多樣的，因果聯(lián)系則是事物普遍聯(lián)系中的一種聯(lián)系。
因果聯(lián)系有兩個因素組成 其一是先行后續(xù) 其二是引起與被引起的關系 比如 甲發(fā)生在乙前，并且，甲引起了乙的發(fā)生，即甲是乙的原因，乙是甲的結果。
含義：任何現(xiàn)象都會引起其他現(xiàn)象的產生，任何現(xiàn)象的產生都是由其他現(xiàn)象所引起的。這種引起和被引起的關系，叫做因果聯(lián)系。
特點：事物之間的因果聯(lián)系，既是先行后續(xù)的關系，又必須是引起和被引起的關系。
2.證明變量之間的因果關系用什么檢驗
因果關系檢驗。
經濟學家開拓了一種可以用來分析變量之間的因果的辦法，即格蘭杰因果關系檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭杰（Clive W. J. Granger）所開創(chuàng)，用于分析經濟變量之間的因果關系。
①格蘭杰因果關系檢驗只適用于時間序列數據，他的哲學思想是原因一定早先于結果發(fā)生；
②檢驗結果對變量滯后期長度非常敏感，滯后期長度不同，結果可能截然相反。所以，有些時候，我們可能不得不采用赤池或施瓦茨信息準則來選擇合適的滯后期長度；
③進入檢驗的誤差項必須是不相關的，若出現(xiàn)相關性，可能需要進行適當的變換；
④被檢驗變量Y和X必須得是平穩(wěn)的，非平穩(wěn)的時間序列是沒有太大預測價值的。
擴展資料
相關背景：
格蘭杰本人在其2003年獲獎演說中強調了其引用的局限性，以及“很多荒謬論文的出現(xiàn)”（Of course, many ridiculous papers appeared）。由于其統(tǒng)計學本質上是對平穩(wěn)時間序列數據一種預測，僅適用于計量經濟學的變量預測，不能作為檢驗真正因果性的判據。
在時間序列情形下，兩個經濟變量X、Y之間的格蘭杰因果關系定義為：若在包含了變量X、Y的過去信息的條件下，對變量Y的預測效果要優(yōu)于只單獨由Y的過去信息對Y進行的預測效果，即變量X有助于解釋變量Y的將來變化，則認為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因。
進行格蘭杰因果關系檢驗的一個前提條件是時間序列必須具有平穩(wěn)性，否則可能會出現(xiàn)虛假回歸問題。因此在進行格蘭杰因果關系檢驗之前首先應對各指標時間序列的平穩(wěn)性進行單位根檢驗（unit root test）。常用增廣的迪基—富勒檢驗（ADF檢驗）來分別對各指標序列的平穩(wěn)性進行單位根檢驗。
參考資料來源：百度百科-因果關系檢驗
3.格蘭杰因果關系的檢驗
(Granger Causality Test)
上面因果關系的最后一種表達方法已經接近我們最常用的格蘭杰因果檢驗方法，統(tǒng)計上通常用殘差平方和來表示預測誤差，于是常常用X和Y建立回歸方程，通過假設檢驗的方法（F檢驗）檢驗Y的系數是否為零。
可以看出，我們所使用的Granger因果檢驗與其最初的定義已經偏離甚遠，削減了很多條件（并且由回歸分析方法和F檢驗的使用我們可以知道還增強了若干條件），這很可能會導致虛假的因果關系。因此，在使用這種方法時，務必檢查前提條件，使其盡量能夠滿足。此外，統(tǒng)計方法并非萬能的，評判一個對象，往往需要多種角度的觀察。正所謂“兼聽則明，偏聽則暗”。誠然真相永遠只有一個，但是也要靠科學的探索方法。
4.格蘭杰因果關系檢驗的公式介紹
格蘭杰因果關系檢驗假設了有關y和x每一變量的預測的信息全部包含在這些變量的時間序列之中。檢驗要求估計以下的回歸：
(1)
(2)
其中白噪音u1t 和u2t假定為不相關的。
式（1）假定當前y與y自身以及x的過去值有關，而式（2）對x也假定了類似的行為。
對式（1）而言，其零假設H0 ：α1=α2=…=αq=0。
對式（2）而言，其零假設H0 ：δ1=δ2=…=δs=0。
分四種情形討論：
(1)x是引起y變化的原因，即存在由x到y(tǒng)的單向因果關系。若式（1）中滯后的x的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著不為零，同時式（2）中滯后的y的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著為零，則稱x是引起y變化的原因。
(2)y是引起x變化的原因，即存在由y到x的單向因果關系。若式（2）中滯后的y的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著不為零，同時式（1）中滯后的x的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著為零，則稱y是引起x變化的原因。
(3)x和y互為因果關系，即存在由x到y(tǒng)的單向因果關系，同時也存在由y到x的單向因果關系。若式（1）中滯后的x的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著不為零，同時式（2）中滯后的y的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著不為零，則稱x和y間存在反饋關系，或者雙向因果關系。
(4)x和y是獨立的，或x與y間不存在因果關系。若式（1）中滯后的x的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著為零，同時式（2）中滯后的y的系數估計值在統(tǒng)計上整體的顯著為零，則稱x和y間不存在因果關系。
三、格蘭杰因果關系檢驗的步驟
(1)將當前的y對所有的滯后項y以及別的什么變量（如果有的話）做回歸，即y對y的滯后項yt-1,yt-2，…，yt-q及其他變量的回歸，但在這一回歸中沒有把滯后項x包括進來，這是一個受約束的回歸。然后從此回歸得到受約束的殘差平方和RSSR。
(2)做一個含有滯后項x的回歸，即在前面的回歸式中加進滯后項x，這是一個無約束的回歸，由此回歸得到無約束的殘差平方和RSSUR。
(3)零假設是H0：α1=α2=…=αq=0，即滯后項x不屬于此回歸。
(4)為了檢驗此假設，用F檢驗，即：
它遵循自由度為q和（n-k）的F分布。在這里，n是樣本容量，q等于滯后項x的個數，即有約束回歸方程中待估參數的個數，k是無約束回歸中待估參數的個數。
(5)如果在選定的顯著性水平α上計算的F值超過臨界值Fα，則拒絕零假設，這樣滯后x項就屬于此回歸，表明x是y的原因。
(6)同樣，為了檢驗y是否是x的原因，可將變量y與x相互替換，重復步驟（1）~(5)。
格蘭杰因果關系檢驗對于滯后期長度的選擇有時很敏感。其原因可能是被檢驗變量的平穩(wěn)性的影響，或是樣本容量的長度的影響。不同的滯后期可能會得到完全不同 的檢驗結果。因此，一般而言，常進行不同滯后期長度的檢驗，以檢驗模型中隨機干擾項不存在序列相關的滯后期長度來選取滯后期。
格蘭杰檢驗的特點決定了它只能適用于時間序列數據模型的檢驗，無法檢驗只有橫截面數據時變量間的關系。
可以看出，我們所使用的Granger因果檢驗與其最初的定義已經偏離甚遠，削減了很多條件（并且由回歸分析方法和F檢驗的使用我們可以知道還增強了若干 條件），這很可能會導致虛假的格蘭杰因果關系。因此，在使用這種方法時，務必檢查前提條件，使其盡量能夠滿足。此外，統(tǒng)計方法并非萬能的，評判一個對象，往往需 要多種角度的觀察。正所謂“兼聽則明，偏聽則暗”。誠然真相永遠只有一個，但是也要靠科學的探索方法。
值得注意的是，格蘭杰因果關系檢驗的結論只是一種預測，是統(tǒng)計意義上的“格蘭杰因果性“，而不是真正意義上的因果關系，不能作為肯定或否定因果關系的根據。當然，即使格蘭杰因果關系不等于實際因果關系，也并不妨礙其參考價值。因為在經濟學中，統(tǒng)計意義上的格蘭杰因果關系也是有意義的，對于經濟預測等仍然能起一些作用。
由于假設檢驗的零假設是不存在因果關系，在該假設下F統(tǒng)計量服從F分布，因此嚴格地說，該檢驗應該稱為格蘭杰非因果關系檢驗。
5.因果推斷的邏輯方法有哪些
探求因果聯(lián)系的邏輯方法，有求同法、求異法、求同求異并用法、剩余法、共變法，統(tǒng)稱為“歸納五法”
1.求同法：是通過考察被研究現(xiàn)象出現(xiàn)的若干場合確定在各個場合先行情況中是否只有另外一個情況是共同的，如果是，那么這個共同情況與被研究的現(xiàn)象之間有因果聯(lián)系。
2.求異法：是通過考察被研究的現(xiàn)象出現(xiàn)和不出現(xiàn)的兩個場合，確定在這兩個場合中是否只有另外一個情況不同，如果是，那么這個不同情況與被研究現(xiàn)象之間有因果聯(lián)系。
3.共變法：是通過考察被研究現(xiàn)象發(fā)生變化的若干場合中，確定是否只有一個情況發(fā)生相應變化，如果是，那么這個發(fā)生了相應變化的情況與被研究現(xiàn)象之間存在因果聯(lián)系。
4.剩余法：對某復合結局事件（A,B,C），已知它的有關因素在特定的范圍內（a,b,c），通過先前的歸納又知道b說明B,c說明C，那么剩余的a必定說明A
5.求同存異并用法：求同存異并用法又叫做求同、求異并用法。它的內容是：如果某被考究現(xiàn)象出現(xiàn)的各個場合（正事例組）只有一個共同的因素，而這個被考察現(xiàn)象不出現(xiàn)的各個場合（負事例組）都沒有這個共同因素，那么，這個共同的因素就是某被考察現(xiàn)象的原因。該法的步驟是兩次求同一次求異。
6.ADR因果關系評價的常用方法有哪些
ADR因果關系評價（causality assessment）是藥物安du全性監(jiān)測管理中一項十分重要而復雜的步驟。
目前，國際上對ADR因果關系評價有多種方法，如Karach和Lasagna方法，計分推法，以及貝葉斯不良反應診斷法等。 其中以前者為最常用，它的zhi評價準則是： ①用藥與反應出現(xiàn)的dao時間順序是否合理； ②以往是否有該藥反應的報道； ③發(fā)生反應后撤藥的結果； ④反應癥狀清除后再次用藥出現(xiàn)的情況； ⑤有否其它原因或混雜因素。
該法的具體內容如下： 肯定（definite）：用藥以來的時間順序是合理的該反應與已知的藥物版不良反應相符合停藥后反應停止重新開始用藥，反應再現(xiàn)； 很可能 （probable）：時間順序合理該反應與已知的藥物不良反應相符合停藥后反應停止無法用患者疾病來合理地解釋； 可能（possible）：時權間順序合理與已知的藥物不良反應符合患者疾病或其他治療也可造成這樣的結果； 條件的 （conditional）：時間順序合理與已知的藥物不良反應不符合不能合理地以患者疾病來解釋； 可疑（doubtful）：不符合上述各項標準。
7.認定侵權因果關系的標準和方法是什么
所謂英美法系因果關系的兩分法是指將因果關系分為責任成立因果關系和法律因果關系。所謂責任成立的因果關系指某事實是該結果發(fā)生的條件，只要成立條件關系就認為這是責任成立因果關系存在。
而法律因果關系指在確認了事實上的因果關系后從法律上認定行為是否應該承擔侵權責任。
按照二分法的要求，責任因果關系的成立只要a是b的條件，無a即無b即成立這種因果關系。可見責任尹國關系成立的要求較低。而法律因果關系要求較高，要考慮的因素很多，法官在尋求先例或者考慮其他社會因素之后作出是否成立侵權責任的判斷?？梢娯熑我蚬P系成立后并不一定成立侵權責任，只有在此基礎上再成立法律因果關系才成立侵權責任。
須明確的是，因果關系往往只是用來判斷責任是否成立，而不是判斷責任的大小，在大陸法系判斷責任的大小是通過過錯的大小對比來進行，屬于無過錯責任的，責任大小往往采用原因力大小來判斷，原因力和因果關系優(yōu)又是不同所謂概念。
第二，證明行為人有無過錯和因果關系沒有關系。因果關系的本質是引起與被引起的關系，這一定是客觀的引起與被引起，而過錯是主觀活動，不能用因果關系來評價，否則就沒有必要在侵權的要件中單列一個過錯，這就導致了客觀歸責。
有無過錯（這里只談過失）的評價是指的行為人主觀上是有否應該預見，能夠預見。預見能力體現(xiàn)為注意能力（義務）往細了說可以將注意義務的層次分為善良管理人的義務，自己事務注意義務，一般人的注意義務。不同人不同的場合的注意義務要求是不同的，違背了法律要求的相應的注意義務就形成了過失
8.用eviews做Granger因果檢驗的具體步驟,最好有截圖,希望有人能加
因為做granger因果，首先要注意序列是否平穩(wěn)，一般要先做ADF檢驗，結果如果平穩(wěn)可以繼續(xù)G檢驗；若不平穩(wěn)要對同階單整進行協(xié)整檢驗，如果有協(xié)整關系同樣可以G檢驗。否則做出來有可能會是偽回歸，所以之前的準備工作有點麻煩。
如果僅僅說做Granger這一步的話：
1、假定你的工作文件已經建立，首先打開時間序列數據組窗口。
2、點擊view鍵，選擇Granger Causality。。。功能。
3、隨即打開一個對話框，需要選擇最大滯后長度，然后點擊ok鍵，就得到檢驗結果。
4、比較下P和F值，判斷下是否拒絕原假設，然后得出結論。
希望你的數據性質好，做的順利：）
