Granger causality is not causality.
我想 travelfox 在以下提到的, 由 Granger (1969) 提出的幾個因果關係,
大概都只能說是 Granger Causality.
如你所知, Granger causality is not causality.
它討論的是今日的 X 對未來的 Y 的預測能力, 而非兩件事情的真實的因果關係.
不熟悉 Granger causality 這個名詞的網友, 可以參考:
http://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality
※ 引述《travelfox (積極)》之銘言:
: 從板友的回文學到很多東西
: 基於等價交換的共識,我從我所擅長的角度來回來這個問題
: Investigating Causal Relations by Econometric Models
: and Cross-spectral Methods
: C.W.J. Granger(1969)
: 有關經濟模型因果關係的部份,實證上幾乎都是用這個 test
: 或是這個 test 修改後的版本(很多修改,像是改成 continuous time)來做
: 在這篇論文中,提到很多因果關係的型式(以下假設 X和 Y都是穩定的時間序列)
: 1. Causality:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準
: 2. Feedback:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準;
: 知道現在的 X,會讓未來的 Y預測更準
: 3. Instantaneous Causality:知道現在的 Y,會讓現在的 X預測更準
: 4. Causality Lag:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準,
: 但超過一定期數就沒有關係
: 所以要看
: "過去的經濟『榮景』和計畫經濟的關係是 correlation 還是 casuality ?"
: 計量上我想到的,最標準的做法,就是把計畫經濟量化成一個時間序列
: (或是多個時間序列,那就要改一下這個 test)
: 這步最難,因為過去政府推了太多東西出來
: 有形的建設,像是
: 高速公路,鐵路電氣化,基隆港和高雄港,中油中船中鋼,中正國際機場等等
: 還有其他無形的政策,像是
: 某些產業減稅或是對國外競爭對手的進口商品課關稅
: 還有鼓勵學生學習某些特定的專業技術等等
: 這些東西難以被量化,所以要判別有沒有因果關係很困難
: 但是不用計量來分析,我想不到有說服力的證明方法
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