用stata对面板数据做Granger因果检验的方法-

('用stata14对面板数据做Granger因果检验的方法随着面板数据库规模的扩大，围绕面板数据因果关系的理论也迅速发展。面板数据正从具有大样本量（N）和较短时间维度（T）的微观面板数据转变为到具有大样本量（N）和长的时间维度（T）的宏观面板数据。在这种情况下，就需要注意时间序列计量经济学的经典问题，即（非）平稳性和（非）因果关系。在本文中，我们介绍了社区贡献的外部命令xtgcause，它实现了Dumitrescu和Hurlin(2012)提出的面板数据中Granger因果关系的检验过程。xtgcause通过最小化Akaike信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和Hannan-Quinn信息准则(HQIC)来选择模型中的滞后阶数，同时，它提供了bootstrap方法来计算p值和临界值。1.录入数据，具体方法可以参考其他文章或教程。2.在命令窗口输入xtsetpanelvartimevar。此步骤是设置面板模型，panelvar代表界面变量，timevar代表时间序列变量。3.安装面板数据格兰杰因果检验的程序，在命令框输入：sscinstallxtgcause，等待一会安装成功。4.进行格兰杰因果检验：xtgcausevar1var2，这是检验变量2是不是变量1的Granger成因，所以还需要反过来再检验一次：xtgcausevar2var1，如果要选择之后像就加入lags()',)