Modelli VAR - Identificazione di variabili esogene a blocchi mediante test Granger

Ho eseguito un modello VAR e fatto test di causalità più grossi (risultati incollati di seguito) e sto cercando di rispondere a una domanda da manuale che chiede:

C'è qualche variabile che sembra essere vicina al blocco esogeno rispetto alle altre variabili? In ogni caso, cosa significa?

A me sembra che DLRGDP sia il più vicino. Esogeno significa che una variabile non è influenzata dai cambiamenti nelle altre variabili I valori p su DLRGDP sembrano indicare che non possiamo rifiutare l'ipotesi nulla che DLRM2 non causi danni a DLRGDP. Ma il valore di p che il Granger DRS provoca DLRM2 è abbastanza basso, a 0,0025.

Cosa ne pensi, qualcuna di queste variabili è prossima al blocco esogeno?

Una variabile è un blocco esogeno, se Granger non causa QUALSIASI altra variabile del modello VAR.

Nel tuo caso, la direzione della causalità di Granger è la seguente:

$DRS \rightarrow DLRGDP$

$DRS \rightarrow DLRM2$

$DLRGDP \rightarrow DRS$

$DLRM2 \rightarrow DRS$

Come puoi vedere, ogni variabile Granger causa almeno un'altra variabile. Non c'è esogeneità di blocco nel tuo modello VAR.

Controllando i valori p, suggerirei che nel primo e nel secondo test, le variabili DRLM2 e DlRGDP hanno problemi di causalità più gravi (poiché rifiutiamo per un livello di sig. 5%).

Nel terzo caso, DRLM2 non viene rifiutato per un sig. livello del 5%, tuttavia, sembra essere molto vicino (4,8%). Non credo che ci sia un significato particolare per avere un'area vicina al non rifiuto. Ricorda che se disegni la distribuzione chi-quadro e usi l'1% sig. livello per il test, non respingerai la causalità più granger.