測試格蘭傑因果關係時有多少變數？

我正在閱讀 Levendis “時間序列計量經濟學：通過複製學習”（2018 年），關於格蘭傑因果關係的兩個陳述讓我有點困惑。這些陳述本身並不令人困惑，而是其含義。

1. “使用超過 2 個變數來建立格蘭傑因果關係要困難得多”。所以我猜幾個變數會更好，只使用兩個變數會更好。
2. “格蘭傑因果關係檢驗對遺漏變數很敏感。研究人員應在分析中包括所有相關變數”。所以在這裡，更多相關的變數更好，我猜。

我們能否在不損害格蘭傑因果關係的情況下添加更多相關變數？

這意味著，模型應該被充分指定，而不遺漏相關變數。一旦模型被充分指定，格蘭傑因果關係將更容易建立，如果模型具有較少的變數而不是具有更多的變數。（我沒有就引用的陳述的合理性採取立場，而只是重新措辭/解釋它們。）

這表徵了您可能正在建模的系統（很少或很多變數）和建模選擇（避免省略變數）。在時間序列計量經濟學的應用中（例如在宏觀經濟學或金融學中），通常您無法更改基礎系統（使其包含更少的變數）。那麼您對模型中的變數數量沒有太多選擇 - 除非您願意違反建議以避免省略相關變數並冒險使用不適當的模型並因此獲得無效結果。

引用自：https://economics.stackexchange.com/questions/41705