格兰杰因果关系（检验）：一种用于时间序列分析的统计概念，用来判断一个变量的过去信息是否能在统计意义上提高对另一个变量未来值的预测。它检验的是“预测上的因果”，不等同于哲学或机制层面的真实因果；在存在遗漏变量、共同驱动或模型设定不当时可能产生误判。（该术语在不同语境下也可简称为“Granger 因果”。）
/ˈɡreɪndʒər ˌkɔːzˈælɪti/
We tested whether money supply Granger-causes inflation.
我们检验了货币供应量是否在格兰杰意义上“导致”（即预测）通货膨胀。
After controlling for seasonality and using a vector autoregression, the results suggest that search trends Granger-cause short-term sales but not long-term revenue.
在控制季节性并使用向量自回归模型后，结果表明搜索趋势在短期内对销量具有格兰杰因果，但对长期营收不显著。
“Granger causality”得名于英国经济学家Clive W. J. Granger（克莱夫·格兰杰）。他在时间序列与经济计量学中系统提出以“是否提升预测能力”来界定因果方向的思路，并由此形成广泛使用的格兰杰因果检验框架。该方法的流行也与宏观经济、金融与信号处理等领域对可操作检验的需求有关。
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