統計假設檢驗方法
格蘭傑因果關係檢驗(Granger Causality Test)是一種統計假設檢驗方法，用於確定一箇時間序列是否可以用來預測另一箇時間序列。
這種方法由諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑(Clive W. J. Granger)於1969年首次提出，並在1972年和1980年得到進一步發展。格蘭傑因果關係檢驗基於向量自迴歸(VAR)模型，結合統計推斷中的F統計量。它通過比較“已知上一時刻所有信息，這一時刻X的概率分佈情況”和“已知上一時刻除Y以外的所有信息，這一時刻X的概率分佈情況”，來判斷Y對X是否存在因果關係。
格蘭傑因果關係檢驗的主要使用方式是進行假設檢驗，從而判斷X與Y是否存在因果關係。需要注意的是，格蘭傑因果關係檢驗關注的是預測能力，而不是邏輯上的因果關係。