格兰杰Granger于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系格兰杰因果关系，后经西蒙斯1972 ，1980的发展，格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用，尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系；虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难，但在实际应用中通常采用格兰杰Granger因果关系检验Granger causality test考虑最简单的形式，Granger检验是运用F统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt 在统计的意义；则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验unit root；分析如下单位根检验协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳。
一讨论一 1单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归2当检验的数据是平稳的即不存在单位根，要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是；格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期格兰杰定理表明存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系用eviews做也很方便。
T 大于7， xtunitroot协整之后，用xtgcause y x做详细使用指南看 Testing for Granger causality in panel data Luciano Lopez* Sylvain Weber。
005，这说明了在5%的置信水平下检验的原假设是以比较大的概率。
