《表1 DAG与格兰杰因果检验的比较》

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《中国外汇储备多元化投资与汇率波动国际间传递研究——基于美元回流机制的视角》

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目前国内外学者在研究不同变量之间的因果关系时，大多采用Granger因果检验与传统的预测方法、分解方法相结合的方式，这些方法的应用是有前提条件的，在某些方面也存在一定局限性。Sims（1972、1980）、Abdullah and Rangazas（1988）认为Granger方法检验变量的因果关系在统计意义上是否显著是合理的，但是关键的经济意义上的显著性却被忽略了（见表1）。方差分解方法考虑了经济变量间的关系在经济意义上的显著性，因而能够为研究提供更多的信息。然而传统的方差分解方法同样存在着一定的局限性。要想合理地进行方差分解，首先要正确设定扰动项之间的同期因果关系。Spirtes等（2000）对此问题进行了研究，并提出了基于拓扑学的有向无环图（Directed Acycline Graph）分析方法，简称DAG图。通过其PC算法就可以解决Choleski分解、或者在进行Bernanke结构分解时借助先验信息或者相关理论对扰动项的同期关系进行设定所引发的主观性问题，从而为合理设定VAR扰动项的结构关系提供客观的依据。鉴于DAG方法的这一优点，故近年来被国内外学者广泛运用在经济的相关研究领域中，如Awokuse（2005）、Yang et al.（2006）、杨子晖（2008）、赵胜民和方意（2011）等。