对数据集哪些变量之间存在Granger因果关系？从检验结果看，基于这三个变量建立VAR模型是否合理？R语言代码

Granger因果关系是指一个时间序列在预测另一个时间序列时是否有所帮助，因此可以使用Granger因果检验来判断变量之间是否存在因果关系。在R语言中，可以使用`vars`包中的`grangertest()`函数进行Granger因果检验。

下面是以三个变量为例，假设它们分别为A、B、C，代码如下：

library(vars)

# 假设数据框名为data，变量名分别为A、B、C
# 建立VAR模型，最大滞后阶数为3
var_model <- VAR(data, p = 3)

# 进行Granger因果检验
granger_test <- grangertest(var_model, order = 3)

# 查看检验结果
print(granger_test)

如果Granger因果检验的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明变量之间存在Granger因果关系。如果三个变量之间存在Granger因果关系，则建立VAR模型是合理的。

需要注意的是，建立VAR模型时需要选择最适合的滞后阶数，可以使用信息准则（如AIC、BIC）或者格兰杰因果检验来确定。