正如在计量经济学（八）中所陈述的那样，自回归分布滞后模型向我们解释了某一些变量的变化会受到其自身以及其他变量过去行为的影响，然而，许多的经济变量有着相互的影响关系，比如，GDP与消费就相互影响。

因此，问题是，当两个两边在时间上有着向导--滞后效应时，我们能否从统计上考察这种关系究竟是单项的关系还是双向的关系，也就是说是先有鸡还是先有蛋呢？

换句话说，主要是一个变量的行为在影响另一个变量的当前行为呢？还是双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为呢？

1. 格兰杰因果关系含义（Granger Causality）

因果关系是指变量间的一种依赖性，原因变量的变化将会引起结果变量的变化。从一个回归关系式中，无法确定变量间是否存在着因果关系，也就是所谓的解释变量和被解释变量通常情形下都是我们先验假设的。格兰杰从预测的角度给出了因果关系的定义，将这种定义下的因果关系称之为格兰杰因果关系。

2. 格兰杰因果关系检验（Granger test of causality）

2.1 格兰杰因果关系检验结果

对两个变量X和Y，格兰杰因果关系检验要求