因果关系检验的方法(求因果联系的方法有几种,分别是什么)
1.求因果联系的方法有几种,分别是什么
因果联系是指客观事物发展过程中原因与结果之间的联系。世界上一切事物都是普遍联系的，整个世界就是一个普遍联系的有机整体。
事物的联系是多种多样的，因果联系则是事物普遍联系中的一种联系。
因果联系有两个因素组成 其一是先行后续 其二是引起与被引起的关系 比如 甲发生在乙前，并且，甲引起了乙的发生，即甲是乙的原因，乙是甲的结果。
含义：任何现象都会引起其他现象的产生，任何现象的产生都是由其他现象所引起的。这种引起和被引起的关系，叫做因果联系。
特点：事物之间的因果联系，既是先行后续的关系，又必须是引起和被引起的关系。
2.证明变量之间的因果关系用什么检验
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 W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据，他的哲学思想是原因一定早先于结果发生；
②检验结果对变量滞后期长度非常敏感，滞后期长度不同，结果可能截然相反。所以，有些时候，我们可能不得不采用赤池或施瓦茨信息准则来选择合适的滞后期长度；
③进入检验的误差项必须是不相关的，若出现相关性，可能需要进行适当的变换；
④被检验变量Y和X必须得是平稳的，非平稳的时间序列是没有太大预测价值的。
扩展资料
相关背景：
格兰杰本人在其2003年获奖演说中强调了其引用的局限性，以及“很多荒谬论文的出现”（Of course, many ridiculous papers appeared）。由于其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测，仅适用于计量经济学的变量预测，不能作为检验真正因果性的判据。
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。
参考资料来源：百度百科-因果关系检验
3.格兰杰因果关系的检验
(Granger Causality Test)
上面因果关系的最后一种表达方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。
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。
4.格兰杰因果关系检验的公式介绍
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：
(1)
(2)
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=δ2=…=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值超过临界值Fα，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检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。
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格兰杰因果关系。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一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据。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。因为在经济学中，统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起一些作用。
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。
5.因果推断的逻辑方法有哪些
探求因果联系的逻辑方法，有求同法、求异法、求同求异并用法、剩余法、共变法，统称为“归纳五法”
1.求同法：是通过考察被研究现象出现的若干场合确定在各个场合先行情况中是否只有另外一个情况是共同的，如果是，那么这个共同情况与被研究的现象之间有因果联系。
2.求异法：是通过考察被研究的现象出现和不出现的两个场合，确定在这两个场合中是否只有另外一个情况不同，如果是，那么这个不同情况与被研究现象之间有因果联系。
3.共变法：是通过考察被研究现象发生变化的若干场合中，确定是否只有一个情况发生相应变化，如果是，那么这个发生了相应变化的情况与被研究现象之间存在因果联系。
4.剩余法：对某复合结局事件（A,B,C），已知它的有关因素在特定的范围内（a,b,c），通过先前的归纳又知道b说明B,c说明C，那么剩余的a必定说明A
5.求同存异并用法：求同存异并用法又叫做求同、求异并用法。它的内容是：如果某被考究现象出现的各个场合（正事例组）只有一个共同的因素，而这个被考察现象不出现的各个场合（负事例组）都没有这个共同因素，那么，这个共同的因素就是某被考察现象的原因。该法的步骤是两次求同一次求异。
6.ADR因果关系评价的常用方法有哪些
ADR因果关系评价（causality assessment）是药物安du全性监测管理中一项十分重要而复杂的步骤。
目前，国际上对ADR因果关系评价有多种方法，如Karach和Lasagna方法，计分推法，以及贝叶斯不良反应诊断法等。 其中以前者为最常用，它的zhi评价准则是： ①用药与反应出现的dao时间顺序是否合理； ②以往是否有该药反应的报道； ③发生反应后撤药的结果； ④反应症状清除后再次用药出现的情况； ⑤有否其它原因或混杂因素。
该法的具体内容如下： 肯定（definite）：用药以来的时间顺序是合理的该反应与已知的药物版不良反应相符合停药后反应停止重新开始用药，反应再现； 很可能 （probable）：时间顺序合理该反应与已知的药物不良反应相符合停药后反应停止无法用患者疾病来合理地解释； 可能（possible）：时权间顺序合理与已知的药物不良反应符合患者疾病或其他治疗也可造成这样的结果； 条件的 （conditional）：时间顺序合理与已知的药物不良反应不符合不能合理地以患者疾病来解释； 可疑（doubtful）：不符合上述各项标准。
7.认定侵权因果关系的标准和方法是什么
所谓英美法系因果关系的两分法是指将因果关系分为责任成立因果关系和法律因果关系。所谓责任成立的因果关系指某事实是该结果发生的条件，只要成立条件关系就认为这是责任成立因果关系存在。
而法律因果关系指在确认了事实上的因果关系后从法律上认定行为是否应该承担侵权责任。
按照二分法的要求，责任因果关系的成立只要a是b的条件，无a即无b即成立这种因果关系。可见责任尹国关系成立的要求较低。而法律因果关系要求较高，要考虑的因素很多，法官在寻求先例或者考虑其他社会因素之后作出是否成立侵权责任的判断。可见责任因果关系成立后并不一定成立侵权责任，只有在此基础上再成立法律因果关系才成立侵权责任。
须明确的是，因果关系往往只是用来判断责任是否成立，而不是判断责任的大小，在大陆法系判断责任的大小是通过过错的大小对比来进行，属于无过错责任的，责任大小往往采用原因力大小来判断，原因力和因果关系优又是不同所谓概念。
第二，证明行为人有无过错和因果关系没有关系。因果关系的本质是引起与被引起的关系，这一定是客观的引起与被引起，而过错是主观活动，不能用因果关系来评价，否则就没有必要在侵权的要件中单列一个过错，这就导致了客观归责。
有无过错（这里只谈过失）的评价是指的行为人主观上是有否应该预见，能够预见。预见能力体现为注意能力（义务）往细了说可以将注意义务的层次分为善良管理人的义务，自己事务注意义务，一般人的注意义务。不同人不同的场合的注意义务要求是不同的，违背了法律要求的相应的注意义务就形成了过失
8.用eviews做Granger因果检验的具体步骤,最好有截图,希望有人能加
因为做granger因果，首先要注意序列是否平稳，一般要先做ADF检验，结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验，如果有协整关系同样可以G检验。否则做出来有可能会是伪回归，所以之前的准备工作有点麻烦。
如果仅仅说做Granger这一步的话：
1、假定你的工作文件已经建立，首先打开时间序列数据组窗口。
2、点击view键，选择Granger Causality。。。功能。
3、随即打开一个对话框，需要选择最大滞后长度，然后点击ok键，就得到检验结果。
4、比较下P和F值，判断下是否拒绝原假设，然后得出结论。
希望你的数据性质好，做的顺利：）
