格兰杰伪因果关系检验的小样本性质研究

基于MC模拟方法研究了格兰杰伪因果关系的小样本性质,结果表明伪因果关系的发生概率会随着数据过程持久性的增强而增大,但会随着样本容量的增加而减少,且由于检验式的设定使得经Newey-West修正的检验方法并没有明显优势。通过解释变量和被解释变量的持久性对伪因果关系的影响以及与OLS估计的伪回归比较分析,表明随机干扰项的自相关或异方差是产生伪因果关系的主要原因,这为解决伪回归和伪因果关系问题提供了统一研究框架。

基于HAC估计视角的格兰杰伪因果关系检验

研究发现相互独立的弱平稳过程之间会产生伪因果关系，经传统HAC法修正的Wald统计量甚至存在更高的伪因果关系概率．文章认为数据过程的长期方差是发生伪因果关系的深层次原因，通过改进传统HAC法的截断参数，能获得格兰杰因果关系检验统计量（Wald）的不依赖于冗余参数的极限分布．针对设定各种弱平稳过程并利用模拟技术，研究发现新的Wald’统计量大大减少了发生伪因果关系的概率，并且对于数据过程持久性和样本容量是稳健的，但是存在一定的检验水平扭曲．

论当前调查研究量化分析中的诸种问题

本文系统地分析、回顾了当前量化分析中存在的三类主要问题:分析单位层次谬误、变量间伪相关/因果关系与基本统计技术误用,希望能引起研究者们对量化分析诸多潜在问题的重视与警惕。

论当前调查研究量化分析中的诸种问题

量化分析是社会学调查研究中的基本手段之一,但是,目前调查研究水平参差不齐,研究报告中的各种问题与错误也屡见不鲜,不仅影响了研究成果的信度与效度,而且也影响调查研究水平的提高,损害学术研究的科学性与规范性,本文系统地分析、回顾了当前量化分析中存在的三类主要问题:分析单位层次谬误、变量间伪相关/因果关系与基本统计技术误用,希望能引起研究者们对量化分析诸多潜在问题的重视与警惕。