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我想 travelfox 在以下提到的, 由 Granger (1969) 提出的幾個因果關係, 大概都只能說是 Granger Causality. 如你所知, Granger causality is not causality. 它討論的是今日的 X 對未來的 Y 的預測能力, 而非兩件事情的真實的因果關係. 不熟悉 Granger causality 這個名詞的網友, 可以參考: http://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality ※ 引述《travelfox (積極)》之銘言: : 從板友的回文學到很多東西 : 基於等價交換的共識,我從我所擅長的角度來回來這個問題 : Investigating Causal Relations by Econometric Models : and Cross-spectral Methods : C.W.J. Granger(1969) : 有關經濟模型因果關係的部份,實證上幾乎都是用這個 test : 或是這個 test 修改後的版本(很多修改,像是改成 continuous time)來做 : 在這篇論文中,提到很多因果關係的型式(以下假設 X和 Y都是穩定的時間序列) : 1. Causality:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準 : 2. Feedback:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準; : 知道現在的 X,會讓未來的 Y預測更準 : 3. Instantaneous Causality:知道現在的 Y,會讓現在的 X預測更準 : 4. Causality Lag:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準, : 但超過一定期數就沒有關係 : 所以要看 : "過去的經濟『榮景』和計畫經濟的關係是 correlation 還是 casuality ?" : 計量上我想到的,最標準的做法,就是把計畫經濟量化成一個時間序列 : (或是多個時間序列,那就要改一下這個 test) : 這步最難,因為過去政府推了太多東西出來 : 有形的建設,像是 : 高速公路,鐵路電氣化,基隆港和高雄港,中油中船中鋼,中正國際機場等等 : 還有其他無形的政策,像是 : 某些產業減稅或是對國外競爭對手的進口商品課關稅 : 還有鼓勵學生學習某些特定的專業技術等等 : 這些東西難以被量化,所以要判別有沒有因果關係很困難 : 但是不用計量來分析,我想不到有說服力的證明方法 -- http://tonyy271828.spaces.live.com/ --



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◆ From: 118.231.34.149 ※ 編輯: washburn 來自: 118.231.34.149 (02/27 22:57)
1F:→ travelfox:Granger Causality比較弱,但可以驗證118.166.173.179 02/27 23:17
2F:→ travelfox:causality我不知道要怎麼驗證118.166.173.179 02/27 23:17
3F:推 scaredreal:所以探討有無causality一點意義都沒阿 203.67.167.109 02/27 23:43
4F:推 type2error:樓上的說法怪怪的... 123.193.171.3 02/28 00:37
5F:→ Hinamizawa:被電爆之後就說因果關係沒有意義 真是好笑 03/23 18:42







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