曝步行者拒用格兰杰换斯科拉 扣篮王成新筹码
成交易斯科拉()的新筹码讯 北京时间7月27日，斯科拉将被交易到的消息目前引起了很多关注，据《美国雅虎体育》专栏作家阿德里安-沃伊纳罗斯基最新的消息透露，步行者交易的筹码可能并不是之前有消息所称的格兰杰，而是“扣篮()王”杰拉德-格林再加上一个未来的首轮选秀权——“据联盟消息人士透露出来的信息，印第安纳步行者队与菲尼克斯太阳队已接近完成了一项交易，步行者队将会得到前锋。虽然这笔交易还需要一定时间才能够最终敲定，不过最新的消息是步行者队为了得到斯科拉，他们将会送出杰拉德-格林再加上一个未来的首轮选秀权，还有可能会搭上一些现金。”沃伊纳罗斯基这样表示。在2012-13赛季，斯科拉虽然每场比赛只能够获得26.6分钟的上场时间，不过他依然能够砍下12.8分、6.6个篮板和2.2次助攻，表示相当出色。而之前斯科拉为效力了五个赛季，在为火箭效力的时间里面，斯科拉场均能够砍下14.5分7.7个篮板和1.9次助攻。斯科拉在之前与签订了一份为期3年，总价值为1050万美元的合同。斯科拉目前还剩下两年900万美元的薪水。则还剩下两年700万美元的合同。因此，步行者还需要送出一些现金或者是选秀权。格林上赛季为步行者出战60场比赛，场均获得7.0分2.4个篮板，格林在2007年全明星周末的时候，曾经力压全雄，夺得了那一年扣篮大赛冠军奖杯。在加盟步行者之前，格林还曾经为、火箭、、等球队效力过，他甚至还曾经来打过球。另外，之前有消息称步行者可能会送出格兰杰，这个消息目前目前被很多专家否定了。格兰杰作为步行者的核心球员，虽然饱受伤病困扰，不过在之前就有消息称步行者希望他能够伤愈归来，并且能够与一起担负起振兴步行者的大任。在2012-13赛季格兰杰只为步行者征战了五场比赛，在这五场比赛当中，格兰杰场均获得14.8分钟的上场时间，场均能够为步行者砍下5.4分1.8个篮板。不过在格兰杰巅峰时期，他场均能够为步行者贡献25.8分，表现极为出色。在步行者过去的几个赛季里面，格兰杰都是球队当仁不让的头号人物，虽然在2012-13赛季步行者虽然缺少了格兰杰的大力相助，球队依然表现得相当不错。不过考虑到格兰杰在攻防两端的实力，步行者或许不会拿他作为筹码去交易斯科拉。另外值得注意的是，格兰杰的合同还剩下一年，在2013-14赛季格兰杰的年薪为1402.1万美元，如果格兰杰在新赛季表现并不出色，步行者到时候也可以腾出相当大的薪金空间。（阿牛）
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“格兰杰因果关系检验对滞后期长度的选择很敏感，因此需要对不同滞后期长度进行检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。”（李子奈、潘文卿《计量经济学》）在进行序列相关检验时采用的是LM检验。但是具体是怎么操作的？
例，有lnX、lnY、lnZ三个变量，进行ADF检验结果均为一阶单整序列，进行协整检验结果是三个变量间存在长期均衡关系。因此，满足格兰杰因果检验条件，进行格兰杰检验。在Eviews中的具体实现：
（1）将三个变量组成一组group01。打开group01，选择views/Granger Causality 滞后阶数选择2后，显示出三个变量两两互为格兰杰原因的检验结果……
（2）进行LM检验：对于“ LNX does not Granger Cause LNY”,以lnY为被解释变量，以lnX(-1) lnX(-2) lnY(-1) lnY(-2)为解释变量进行回归，并对残差进行LM检验，判断其序列相关性。对于“ LNY does not Granger Cause LNX”,以lnX为被解释变量，以 lnY(-1) lnY(-2) lnX(-1) lnX(-2)为解释变量进行回归，并对残差进行LM检验，判断其序列相关性。同理做“ LNY does not Granger Cause LNZ”、“ LNZ does not Granger Cause LNY”,“ LNX does not Granger Cause LNZ”,“ LNZ does not Granger Cause LNX”的LM检验……
（3）继续做（1）选择滞后阶数为3……并同理按照（2）做LM检验，直到LM检验序列不相关为止。
这样做，对吗？请教高手！！
载入中......
小桥流水人家
这个没有强制性规定
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论坛法律顾问：王进律师格兰杰因果关系检验的解释
一、经济变量之间的因果性问题
计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。
由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。
假设两个变量，比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M，各自都有滞后的分量GDP（-1），GDP（-2）…，M（-1），M（-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。但现在的问题是：究竟是M引起GDP的变化，还是GDP引起M的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M引起GDP的变化，同时GDP也引起M的变化。这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP是M的因，还是M是GDP的因，或者M和GDP互为因果。
因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。1988年有两位学者Walter N. Thurman和Mark E.
Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS）和鸡的产量（CHICKENS）的年度数据，对此问题进行了统计研究。他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验
经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive
Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。”
在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，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 test)。常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。
格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：
&&&&&&&&&&
其中白噪音u1t 和u2t假定为不相关的。
式（1）假定当前y与y自身以及x的过去值有关，而式（2）对x也假定了类似的行为。
对式（1）而言，其零假设H0 ：α1=α2=…=αq=0。
对式（2）而言，其零假设H0 ：δ1=δ1=…=δs=0。
分四种情形讨论：
&&（1）x是引起y变化的原因，即存在由x到y的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x是引起y变化的原因。
（2）y是引起x变化的原因，即存在由y到x的单向因果关系。若式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称y是引起x变化的原因。
（3）x和y互为因果关系，即存在由x到y的单向因果关系，同时也存在由y到x的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，则称x和y间存在反馈关系，或者双向因果关系。
（4）x和y是独立的，或x与y间不存在因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x和y间不存在因果关系。
三、格兰杰因果关系检验的步骤
（1）将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y的滞后项yt-1，yt-2，…，yt-q及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。
（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
& （3）零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。
& （4）为了检验此假设，用F检验，即：
它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里，n是样本容量，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。
（5）如果在选定的显著性水平α上计算的F值炒股临界Fα值，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。
（6）同样，为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤（1）～（5）。
格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。其原因可能是被检验变量的平稳性的影响，或是样本容量的长度的影响。不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的因果性检验，无法检验只有横截面数据时变量间的因果性。
可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），这很可能会导致虚假的因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系。虽然可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。因为统计意义上的因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起很大的作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。&
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