定義
格蘭傑因果關系檢驗的結論隻是一種統計估計，不是真正意義上的因果關系，不能作為肯定或否定因果關系的根據。同時，格蘭傑因果關系檢驗也有一些不足之處，如并未考慮幹擾因素的影響，也未考慮時間序列間非線性的相互關系。一些基于格蘭傑因果關系檢驗的方法一定程度上解決了這些問題。
簡介
經濟學家開拓了一種可以用來分析變量之間的因果的辦法，即格蘭傑因果關系檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive W. J. Granger）所開創，用于分析經濟變量之間的因果關系。他給因果關系的定義為“依賴于使用過去某些時點上所有信息的最佳最小二乘預測的方差。”
在時間序列情形下，兩個經濟變量X、Y之間的格蘭傑因果關系定義為：若在包含了變量X、Y的過去信息的條件下，對變量Y的預測效果要優于隻單獨由Y的過去信息對Y進行的預測效果，即變量X有助于解釋變量Y的将來變化，則認為變量X是引緻變量Y的格蘭傑原因。
進行格蘭傑因果關系檢驗的一個前提條件是時間序列必須具有平穩性，否則可能會出現虛假回歸問題。因此在進行格蘭傑因果關系檢驗之前首先應對各指标時間序列的平穩性進行單位根檢驗（unit root test)。常用增廣的迪基—富勒檢驗(ADF檢驗)來分别對各指标序列的平穩性進行單位根檢驗。
當X時間序列的由于“格蘭傑原因”導緻了Y序列，X序列在一段時間的遲滞後，引起了Y序列的大緻重複，則X序列可以作為未來序列Y的預測。
格蘭傑在2003年諾貝爾獲獎時曾提出，“很多人把格蘭傑因果關系用在了非經濟學領域，從而得出了很多‘荒唐’的結論”，“當然，很多‘荒唐’的論文也随之出現”。
