Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 Granger Causality number of lags (no zero) 3 ssr based F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3 ssr based chi2 test: chi2=10.3943 , p=0.0155 , df=3 likelihood ratio test: chi2=6.6608 , p=0.0835 , df=3 parameter F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3解释一下
时间: 2023-11-21 13:04:33 浏览: 30
这是一组关于Granger因果性检验的统计结果。Granger因果性检验用于判断两个时间序列之间是否存在因果关系。这里给出了对于不同滞后期的检验结果。每个滞后期下都给出了四种不同类型的检验结果,包括SSR-based F test、SSR-based chi2 test、likelihood ratio test和parameter F test。其中,p值表示显著性水平,若p值小于0.05则认为结果具有统计学意义。具体来说:
- 对于1个滞后期,所有四种检验都表明两个时间序列之间没有因果关系,因为p值都大于0.05。
- 对于2个滞后期,四种检验结果并不一致。其中SSR-based F test和parameter F test均表明没有因果关系,而SSR-based chi2 test和likelihood ratio test则表明可能存在因果关系,但p值都在0.3以上,不具有显著性。
- 对于3个滞后期,SSR-based F test、SSR-based chi2 test和parameter F test都表明没有因果关系,但likelihood ratio test表明可能存在因果关系,且p值小于0.1,具有较强的统计学意义。
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Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2
这段文字描述了一个格兰杰因果性检验(Granger Causality test),目的是检验两个时间序列之间是否存在因果关系。该检验分别对于滞后期为1和2的情况进行了检验,每种情况下给出了不同的统计指标,如ssr based F test,ssr based chi2 test,likelihood ratio test和parameter F test等。这些指标对应不同的假设检验方法和统计分布,如F分布和卡方分布等,同时也给出了相应的p值和自由度。最后的结论是,对于滞后期为1和2的情况,均未发现显著的因果关系。
granger_test = results.test_causality('0', ['1'], kind='f')如何修改设置延迟项
如果你想修改延迟项,可以在 `test_causality` 函数中增加 `lag_order` 参数。例如,如果你想增加延迟项,可以将 `lag_order` 设置为一个较大的数字,如:
```
granger_test = results.test_causality('0', ['1'], kind='f', lag_order=10)
```
这将在因果关系检验中考虑 10 个滞后值。你可以根据你的数据和实际需求来调整这个参数。值得注意的是,增加滞后值可能会增加计算时间。