Granger因果关系检验

南京财经大学毕业论文 目 录 中文摘要·················································1 英文摘要（Abstract）······································1 一、问题的提出···········································1 二、研究现状·············································2 （一）国外研究现状·······································2 （二）国内研究现状·······································3 三、理论介绍·············································3 （一）ADF检验············································4 （二）协整检验···········································4 （三）误差修正模型·······································5 （四）Granger因果关系检验································5 四、实证分析·············································6 （一）数据选取···········································6 （二）ADF检验···········································7 （三）、协整检验·········································8 （四）误差修正模型······································9 （五）Granger因果关系检验 ·····························10 五、关于数据的一些问题 ·······························10 六、结论和建议·········································12 参考文献···············································13 中国对外贸易和经济增长关系的实证分析 摘要：发达国家和发展中国家的开放与经济增长关系一直是学术界和现实生活的热门话题。对外贸易对经济增长的作用一直存在着较大的争议。本文采用1977年～2007年我国进出口总额和GDP的时间序列数据，利用协整检验和Granger因果关系检验等计量方法，对进口和出口与GDP 的关系进行了检验，结果发现它们之间存在长期稳定的关系。 关键字：对外贸易，经济增长，协整检验，因果检验 Abstract： The relationship between opening up policy and economic growth in both developed and developing countries has long been a hot issue among academic circle and informal discussion. There are disputes on how does foreign trade influence economic growth. This paper adopt econometric methods such as co-integration and Granger-causality test to analyse the time series of China’s export volume, import volume and GDP from the year 1977 to 2007,testing the relationship between GDP and trade(both export and import).This paper got the result that this relationship is stable in long term. Keywords：foreign trade, economic growth, co-integration, Granger-causality test 一、问题的提出 改革开放以来,我国对外贸易以高于国内生产总值GDP 的速度而呈现出高速增长的态势,成为拉动国民经济增长的主要因素之一。但是在国际上，发达国家和发展中国家的开放与经济增长关系一直是学术界和现实生活的热门话题。并在探讨这一话题过程中形成了诸多代表性的学派。他们从不同的角度阐述了对外贸易与经济增长的关系,综合起来大体分为三种:贸易促进论(对外贸易促进了经济增长) 、贸易阻碍论(对外贸易并没有促进经济增长或起阻碍作用) 、贸易折衷论(对外贸易不一定必然对经济增长有益) 。 二、研究现状 （一）国外研究现状 英国经济学家亚当·斯密最早提出了“对外贸易是经济增长的发动机”的思想,在此之后，李嘉图、约翰·穆勒以及D·R·纳克斯、劳尔·普雷毕什在他们的著作、模型中都把对外贸易作为经济增长的一个重要因素。在这些研究当中，颇具影响的、以各种方法得到的实证结果可见于如鲍德温(R. Baldwin 1963)、基辛(D. Keesing 1974)、米切里(M. Michaely 1977)、克鲁尔格(A. Krueger 1978, 1980)、巴拉萨(B. Balassa 1978，1982)、费德(G. Feder 1983，1985)、邹(P. Chow 1987)、雷安(R. Ram 1987) 和爱德华兹(S. Edwards 1993)等人的著述。弗兰克尔和罗默(Frankel and Romer, 1999)认为贸易与收入之间有积极的相关关系。 但也有一些学者根据实证研究的结果认为，并不能得出贸易发展对经济增长有积极的促进作用的结论，如纳克斯(R. Nurkse 1961)、普雷维什(A. Prebisch 1962)、辛格(H. Singer 1964)等较早的研究。晚一些的有庄格与马歇尔(W. Jung and P. Marshall 1985)，他们根据采用协整分析的方法(格朗爵式因果关系检验—Granger causality test)得到的结果认为，过去大量文献所肯定的关于出口与经济增长相关的结论是值得怀疑的。格罗斯曼和赫尔普曼(G. Grossman and E. Helpman 1990, 1991)等人的内生经济增长分析的结论之一是，贸易与经济增长之间的关系是模糊的，并非必定有一种相互促进关系。罗吉格斯和罗吉克(F. Rodríguez and D. Rodrik 2000)在考察了一些主要的相关研究后认为，贸易促进经济增长的观点证据不足。 （二）国内研究现状 20世纪90年代起，国内学者开始关注出口贸易与经济增长的研究。李文(1997)运用经济增长模型进行了实证分析，得出由于出口部门的要素生产率高于非出口部门的要素生产率，从而出口增长对我国经济增长具有明显的拉动作用；彭福伟(1999)，张小济(1999)从净出口的角度的实证分析，得出净出口与经济增长并非强度相关的结论；赖明勇等(1998)和尹翔硕等(l997)则通过将国民生产总值分为出口产业部门和非出口产业部门，并通过简单线性回归得出，出口贸易对非出口部门乃至整个经济增长推动作用不强的观点。杨全发(1998)运用巴拉萨和费德模型，对我国改革开放以来的数据进行线性回归分析，得出得出制成品出口增长与经济增长负相关，初级产品出口增长与经济增长正相关；李国柱分析了制度变迁下出口贸易对经济增长的影响，发现不同制度下贸易乘数并不相等。 三、理论介绍 时间序列分析中首先遇到的问题是关于时间序列数据的平稳性。如果某个时间序列是由某一随机过程生成的，假定时间序列{ }(t＝1，2，……)的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果 满足下列条件： （1）均值E（ ）＝μ，与时间t无关的常数; （2）方差Var( )＝ ,与时间t无关的常数; （3）协方差Cov( EMBED Equation.3 )＝ ，只与时间间隔k有关，与时间t无关的常数。 则称该随即序列是平稳的。如果一个时间序列 是非稳定的，则其均值和方差将随时间t改变，如果将这样的序列转化为稳定序列必须经过d次差分，那么这样的序列被称为d阶单整(Integration)，记为I(d)。 （一）ADF检验 在具体应用协整理论进行时间序列分析时，首先必须检验被分析序列是否平稳即是否存在单位根。判别的常用方法是ADF(Augmented Dickey－Fuller)检验。在ADF检验中，单位根检验的回归方程为： 模型 1：Δ ＝δ ＋ Δ ＋ 模型 2：Δ ＝α＋δ ＋ Δ ＋ 模型 3：Δ ＝α＋βt+δ ＋ Δ ＋ 模型3中的t是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势（如果有的话）。虚拟假设都是 ：δ＝0，即存在一单位根。模型1与另两模型的差别在于是否包含有常数项和趋势项。 实际检验时从模型3开始，然后模型2，模型1。何时检验拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为平稳序列，何时停止检验。否则，就要继续检验，直到检验完模型1为止。一个简单的检验是同时估计出上述三个模型的适当形式，然后通过ADF临界值表检验零假设 ：δ＝0。只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可以认为时间序列是平稳的。当三个模型的检验结果都不能拒绝零假设时，则认为时间序列是非平稳的。这里所谓的模型适当的形式就是在每个模型中选取适当的滞后差分项，以使模型的残差项是一个白噪声，本文ADF检验的实际操作中滞后差分项个数的选择是以DW值接近2为的。 （二）协整检验 如果k 个时间序列y1t, y2t, ⋯, ykt 都是d 阶单整的, 存在一个非零向量β, 使βyt～I ( d- b) ,则称向量之间存在协整关系。如果两个向量都是单整向量, 只有它们的阶数相同时才可能协整;如果两个以上变量具有不同的单整阶数, 可能通过线性组合构成低阶单整变量。笔者采用Johansen协整检验,这是一种进行多重协整检验的较好方法，滞后阶数根据AIC 或SC 最小原则来确定;下文采用根迹检验法来判断协整向量个数，特征根迹检验的原假设H0 为最多存在r 个线性无关的协整向量,如果相应的迹统计量小于临界值则拒绝H0。在EVIEW3.1中可以直接得到相关的结果。 （三）误差修正模型 向量误差修正模型是协整分析的一个延伸,协整反映的是变量之间的长期均衡关系;误差修正模型反映的是变量由于某种原因短期偏离长期均衡的调整机制。如果一组变量之间存在协整关系,那么根据Engle 定理,对VAR 模型进行差分处理就可以得到向量误差修正模型。 （四）Granger因果关系检验 协整检验说明变量之间存在长期均衡关系,但是否构成因果关系, 还需要进一步检验。如果变量X有助于预测Y ,即根据Y的过去值对Y进行回归时,如果再加上X的过去值,能够显著地增强回归的解释能力,则称X是Y的Granger原因,否则称为非Granger原因。其检验模型为: =C + △ + △ + 检验的零假设为: x是y的非Granger原因,即H0 :β1= β2 = ⋯ = βq = 0 。若零假设成立,则有: =C + △ + 令式(1) 的残差平方和为 , 式(2) 的残差平方和为 , 则: 应服从自由度为( q, T - p - q -1) 的F分布,其中T为样本容量, p、q 分别为y和x的滞后阶数,滞后阶数的确定,可根据赤池信息准则(AIC) 来确定。比较F统计量与临界值的大小即可得检验结果。如果F大于临界值就拒绝零假设H0 : x是y的Granger原因,若F小于临界值,则不能拒绝零假设:这就意味着x不是y的“Granger原因”。 四、实证分析 （一）数据选取 本文的样本数据为1978—2007年我国的国内生产总值、进出口总额（来自中经网统计数据库和中国统计年鉴，见表1），分别记为GDP和TM。为消除异方差性，数据都经过取自然对数处理，记为LNGDP、LNTM。 表1 原始数据：1977—2000年中国国内生产总值和进出口额 GDP（亿元） 进出口额（亿美元） 出口额（亿美元） 进口额（亿美元） 1977 3201.90 148.00 75.90 72.10 1978 3645.20 206.40 97.50 108.90 1979 4062.60 293.30 136.60 156.70 1980 4545.60 381.40 181.20 200.20 1981 4891.60 440.30 220.10 220.20 1982 5323.40 416.10 223.20 192.90 1983 5962.70 436.20 222.30 213.40 1984 7208.10 535.50 261.40 274.10 1985 9016.00 696.00 273.50 422.50 1986 10275.20 738.50 309.40 429.00 1987 12058.60 826.20 394.40 432.20 1988 15042.80 1027.90 475.20 552.80 1989 16992.30 1116.80 525.40 591.40 1990 18667.80 1154.40 620.90 533.50 1991 21718.50 1357.00 719.10 637.90 1992 26923.50 1655.30 849.40 805.90 1993 35333.90 1957.00 917.40 1039.60 1994 48197.90 2366.20 1210.10 1156.10 1995 60793.70 2808.60 1487.80 1320.80 1996 71176.60 2898.80 1510.50 1388.30 1997 78973.00 3251.60 1827.90 1423.70 1998 84402.30 3239.50 1837.10 1402.40 1999 89677.10 3606.30 1949.30 1657.00 2000 99214.60 4742.90 2492.00 2250.90 2001 109655.20 5096.50 2661.00 2435.50 2002 120332.70 6207.70 3256.00 2951.70 2003 135822.80 8509.88 4382.28 4127.60 2004 159878.30 11545.50 5933.20 2005 183084.80 14219.10 7619.50 6599.50 2006 213131.70 17603.96 9689.356 7914.609 2007 257306.00 21737.26 12177.758 9559.503 数据来源：2007年中国统计年鉴。 （二）ADF检验 应用EVIEWS3.1软件对LNGDP、LNTM进行单位根检验，检验结果见表2。在5%的显著性水平下，所有变量序列的水平项都是非平稳序列；经过一阶差分后，所有变量序列都是平稳的，故它们都是一阶单整I(1)，满足变量之间协整关系的前提条件。 表2 各变量平稳性检验结果（检验类型中的C、T、K分别表示单位根检验中的常数项、时间趋势项和滞后阶数；N表示不包括C或T。） 变量 类型(C T K) D.W.检验统计量 ADF 5%临界值 结论 LNGDP (N,N,1) 1.411308 -0.316736 -2.9705 不平稳 LNTM (N,N,1) 1.971795 1.272864 -2.9705 不平稳 ΔLNGDP (C,T,1) 1.840519 -3.018273 -2.9750 平稳 ΔLNTM (C,N,1) 1.868347 -4.021677 -2.9705 平稳 （三）协整检验 首先用EVIEWS建立LNGDP与LNTM的回归模型，分析结果如下： 首先，采用AIC或SC最小原则确定最佳滞后阶数，然后确定协整中的常数项和时间趋势项，再EVIEWS对其进行协整检验，得到在5%的置信水平下，LNGDP和LNTM只存在一个协整关系，标准化的协整方程为： （2.232679） （4.071952） （-0.473033） （1.720731） （1） （0.207191） （-0.784047） 0.999345 D.W.= 1.910103 F=6709.992 残差检验： 用EVIEWS检验残差项，结果如下： 自相关性消除，因此可以初步认为是LNGDP和LNTM的长期稳定关系，残差项的稳定性检验： （-4.903499） 0.480303 D.W.= 1.966550 这里的t检验值小于5%显著性水平下的ADF临界值-3.59，说明LNGDP和LNTM是（1，1）阶协整的，（1）式是它们长期稳定的均衡关系。 （四）误差修正模型 以稳定的时间序列 作为误差修正项，用EVIEWS建立误差修正模型，结果如下: 将协整方程的误差修正项引入模型，可以得到进出口总额对GDP的短期影响。用EVIEWS求得的VECM模型为 （4.722581） （-3.01642） （4.492597） （1.595999） （-2.69198） （-2.550127） 0.755321 D.W.= 1.930473 AIC和SC值都较小，模型的整体解释能力较强。误差修正项的系数为负，符合反向修正机制。我国进出口总额对经济增长影响的短期偏离向长期均衡调整的速度较快，每年实际经济增长的偏差有33.35%被修正。 同时可知，国内生产总值关于进出口总额的长期弹性为：（0.32926-0.473033+0.207191）/(1-1.720731+0.784047)= 1.001611。国内生产总值关于进出口总额的短期期弹性为：0.321528 （五）Granger因果关系检验 协整和误差修正模型表明贸易进出口总额与GDP之间存在长期均衡关系和短期调整机制，但是否构成因果关系有待进一步进行Granger关系检验。由表3可以看出，进出口总额是构成GDP增长的Granger原因，GDP并不是进出口总额 的Granger原因。 表3：Granger因果检验结果表 Null Hypothesis: F-Statistic Probability 结论 TM does not Granger Cause GDP 2.71095 0.07233 拒绝 GDP does not Granger Cause TM 1.73997 0.19110 接受 五、关于数据的一些问题 上面的分析我们采用的数据并没有考虑物价指数和汇率，一些学者认为在分析时应当将物价指数和汇率的影响考虑进去，以此为依据调整后的数据如下表： 表 4（调整后的数据） 物价指数 调整GDP 进 出 口 总 额 出口总额 进口总额 1978 100.00 3548.20 355.00 167.60 187.40 1979 107.57 3816.90 423.95 197.45 226.50 1980 116.01 4116.20 492.63 234.04 258.59 1981 122.09 4332.02 614.88 307.37 307.51 1982 133.15 4724.36 591.42 317.25 274.18 1983 147.60 5237.10 583.88 297.56 285.65 1984 170.00 6031.88 733.01 357.81 375.20 1985 192.89 6844.14 1059.60 416.38 643.22 1986 209.95 7449.60 1214.50 508.82 705.51 1987 234.27 8312.51 1312.65 626.62 686.67 1988 260.70 9250.21 1467.56 678.45 789.25 1989 271.29 9626.06 1549.93 729.17 820.76 1990 281.71 9995.61 1960.08 1054.24 905.84 1991 307.57 10913.10 2349.34 1244.31 1105.03 1992 351.37 12467.20 2595.46 1330.89 1264.58 1993 400.43 14208.16 2814.70 1319.77 1494.93 1994 452.81 16066.69 4501.18 2301.57 2199.61 1995 502.28 17821.97 4678.63 2479.05 2199.58 1996 552.55 19605.69 4367.69 2276.05 2091.64 1997 603.92 21428.43 4465.33 2510.37 1954.96 1998 651.23 23107.00 4122.91 2337.66 1785.25 1999 700.85 24867.71 4265.68 2305.73 1959.95 2000 759.95 26964.38 5167.90 2715.25 2452.65 2001 823.02 29202.51 5125.45 2676.04 2449.41 2002 897.77 31854.70 5722.86 3001.65 2721.22 2003 987.78 35048.25 7135.58 3673.70 3461.88 2004 1087.39 38582.88 8786.07 4515.69 4270.38 2005 1200.84 42608.14 9736.68 5217.03 4519.65 2006 1340.70 49564.85 10091.73 5554.77 4536.96 2007 1398.01 59837.81 11927.05 6684.95 5242.10 数据来源：2007中国统计年鉴 对调整后的数据取对数，对LNGDP和LNTM做ADF检验，结果如下： 表5: ADF检验结果表 变量 类型(C T K) D.W.检验统计量 ADF 5%临界值 结论 LNGDP (N,N,1) 1.66470 -3.759891 -3.5796 平稳 LNTM (N,N,1) 1.801524 5.498230 -1.9530 不平稳 ΔLNTM (C,N,1) -4.489702 -4.021677 -3.5867 平稳 以上结果说明，LNGDP在5%的水平下是水平平稳的，LNTM在5%的水平是一阶单整的，它们不具有协整关系。故不能采用误差修正模型就行分析，物价指数和汇率徐步需要考虑，如何考虑有待进一步考证。 六、结论和建议 1．我国对外贸易进出口和GDP在样本区间内呈现非平稳增长, 但是各变量的二阶差分是平稳的。GDP 与对外贸易进出口变量之间的协整关系表明,他们之间存在长期的均衡关系。通过VECM 模型看出, 我国对外贸易进出口总额对经济的影响在短期偏离均衡水平, 但都向长期均衡水平调整且速度较快。在向量误差修正模型中, 误差修正项系数是负数, 起到了反向修正的作用。 2.进出口总额对经济增长有促进作用，在短期中，进出口总额每增加一个百分点，国内生产总值增加0.32个百分点。对外贸易起到了拉动经济增长的作用。 3.短期内,虽然进出口增长是GDP 增长的Granger 原因,但中国GDP 增长不是进出口增长的Granger 原因。表明短期内对外贸易增长确实拉动了中国经济增长,而中国经济的快速增长还没有实现对出口增长的规模经济效应。 4.关于学术界对于对外贸易与GDP增长关系的争议，从本文分析的结果我认为，在中国对外贸易对经济增长是起到了“发动机”的作用。 参考文献 [1] John Thornton ，Cointegration, causality and export-led growth in Mexico,1895-1992[J].Economics Letter,1996(50):413-416. 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