我想 travelfox 在以下提到的, 由 Granger (1969) 提出的几个因果关系, 大概都只能说是 Granger Causality. 如你所知, Granger causality is not causality. 它讨论的是今日的 X 对未来的 Y 的预测能力, 而非两件事情的真实的因果关系. 不熟悉 Granger causality 这个名词的网友, 可以参考: http://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality ※ 引述《travelfox (积极)》之铭言： : 从板友的回文学到很多东西 : 基於等价交换的共识，我从我所擅长的角度来回来这个问题 : Investigating Causal Relations by Econometric Models : and Cross-spectral Methods : C.W.J. Granger(1969) : 有关经济模型因果关系的部份，实证上几乎都是用这个 test : 或是这个 test 修改後的版本(很多修改，像是改成 continuous time)来做 : 在这篇论文中，提到很多因果关系的型式(以下假设 X和 Y都是稳定的时间序列) : 1. Causality:知道现在的 Y，会让未来的 X预测更准 : 2. Feedback:知道现在的 Y，会让未来的 X预测更准； : 知道现在的 X，会让未来的 Y预测更准 : 3. Instantaneous Causality:知道现在的 Y，会让现在的 X预测更准 : 4. Causality Lag:知道现在的 Y，会让未来的 X预测更准， : 但超过一定期数就没有关系 : 所以要看 : "过去的经济『荣景』和计画经济的关系是 correlation 还是 casuality ?" : 计量上我想到的，最标准的做法，就是把计画经济量化成一个时间序列 : (或是多个时间序列，那就要改一下这个 test) : 这步最难，因为过去政府推了太多东西出来 : 有形的建设，像是 : 高速公路，铁路电气化，基隆港和高雄港，中油中船中钢，中正国际机场等等 : 还有其他无形的政策，像是 : 某些产业减税或是对国外竞争对手的进口商品课关税 : 还有鼓励学生学习某些特定的专业技术等等 : 这些东西难以被量化，所以要判别有没有因果关系很困难 : 但是不用计量来分析，我想不到有说服力的证明方法 -- http://tonyy271828.spaces.live.com/ --

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