格兰杰因果关系检验是一种用于分析时间序列变量之间因果关系的统计方法。该方法由CliveGranger提出，其核心思想是通过检验一个变量的滞后值是否对另一个变量的当前值具有预测能力来判断因果关系。在Eviews软件中，格兰杰因果关系检验通常基于VAR模型进行，通过F检验来判断滞后项的显著性。需要注意的是，格兰杰因果关系检验只能反映统计意义上的预测关系，并不能确定真实的因果关系。检验结果通常包括F统计量和对应的p值，当p值小于显著性水平（如0.05）时，可以拒绝原假设，认为存在格兰杰因果关系。在实际应用中，需要结合经济理论和实际情况对检验结果进行合理解释。
