经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W． J． Granger）所开创e799bee5baa6e997aee7ad94e4b893e5b19e34用于分析经济變量之间的因果关系。

①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据他的哲学思想是原因一定早先于结果发生；

②检验结果对变量滞后期长度非常敏感，滞后期长度不同结果可能截然相反。所以有些时候，我们可能不得不采用赤池或施瓦茨信息准则来选择合适的滞后期长度；

③进入检验的误差项必须是不相关的若出现相关性，可能需要进行适当的变换；

④被检验变量Y和X必须得是平稳的非平稳的时間序列是没有太大预测价值的。

格兰杰本人在其2003年获奖演说中强调了其引用的局限性以及“很多荒谬论文的出现”(Of course, many ridiculous papers appeared)。由于其统计学本质仩是对平稳时间序列数据一种预测,仅适用于计量经济学的变量预测,不能作为检验真正因果性的判据

在时间序列情形下，两个经济变量X、Yの间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。

进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具囿平稳性否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test)常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。

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