美、日住宅投资与经济增长的格兰杰因果检验分析

检验步骤

1.首先构建关于被解释变量的自回归模型，即无约束模型（模型1）：

2.在模型1中加入关于解释变量的滞后项，构造约束模型（模型2）：

3.构造F统计量进行显著性判断：

其中：SSR为残差平方和，n为观测数，k为模型中参数的数量。

检验数据：美国采用1929—2017年住宅投资和GDP年度数据，数据来源于美国经济分析局；日本采用1960—2016年住宅投资和GDP年度数据，来源分别为Wind数据库和世界银行数据库。

采用住宅投资和GDP的增速作为测试数据，ADF检验显示，美国和日本的住宅投资增速和GDP增速都是平稳的时间序列，可以对其进行格兰杰因果检验。(www.xing528.com)

滞后期的选择：根据赤池信息准则（AIC）确定最优滞后期数为4期。

表19　格兰杰因果检验结果

注：*表示90%水平拒绝H0，**表示95%水平拒绝H0，***表示99%水平拒绝H0。

值得注意的是，美国1930—2017年住宅投资引起GDP增长的结果对滞后期的变化较为敏感，当选取2期和3期滞后期时，住宅投资引起GDP增长不显著。而其他时段和国家的测试结果对滞后期的变化不敏感。

测试结果显示住宅投资与GDP增长的格兰杰因果关系并不稳健，国家间和不同时段间显示出不同的因果关系。美国呈现住宅投资与GDP互为因果的情况，而且因果关系主要出现在1971—2017年的时间段。而日本则主要表现出住宅投资是GDP增长的单向原因，而反之不成立。在1991—2016年的时间段，二者不存在显著的因果关系。