時間序列
股票和 CDS 的格蘭傑因果關係
我想仔細看看不同實體的股票價格和 CDS 價差。因為它們的水平都是非平穩的，所以我使用對數股票收益和 CDS 的一階差分。
我的問題：我可以在向量自回歸模型 (VAR) 上執行包含差異變數的格蘭傑因果檢驗嗎？我是否必須首先檢查協整（並使用 VECM）？
非常感謝您的幫助。
關於在存在或不存在協整的情況下測試格蘭傑因果關係，我發現 Dave Giles 的大量部落格文章“測試格蘭傑因果關係”非常有幫助。
$$ M $$你的問題是，當我們對回報感興趣時，模擬股票價格 <…> 而不是對數股票回報（而不是差異）是否有意義。我知道當我對 X 感興趣時，即使是非平穩的，我也應該將它留在關卡中。我想問當我對回報本身感興趣時，這樣建模是否仍然有意義。
讓我將主題問題與統計問題進行對比。從統計的角度來看，為確保結果的有效性，您需要遵循合理的統計實踐（例如 Dave Giles 的部落格中所述）。如何解釋結果排在第二位。幸運的是，如果您假設（並且最好通過測試驗證假設）股票價格的對數是協整的，您可以使用 VECM，其中因變數將是對數收益。
只是為了確定這一點：這或多或少是正確的？<…> “股票回報格蘭傑導致價差變化”; 這是我想到的解釋（當然，在檢查是否存在格蘭傑因果關係之後）。要使用的數據是股票價格和點差。
我覺得你的解釋很好。