格兰杰因果关系（Granger Causality）是一种 基于预测的统计方法，用于分析时间序列数据之间是否存在因果关系。该方法由英国经济学家克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）在1969年提出，并通过统计假设检验来判断一个时间序列是否能够预测另一个时间序列。
具体定义如下：
格兰杰因果关系：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有平稳性，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），常用的检验方法为增广的迪基—富勒检验（ADF检验）。
需要注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种统计估计，并非真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据。此外，该方法也存在一些不足之处，例如并未考虑干扰因素的影响，也未考虑时间序列间非线性的相互关系。一些基于格兰杰因果关系检验的方法在一定程度上解决了这些问题。
总结：
格兰杰因果关系是一种用于分析时间序列数据之间因果关系的统计方法，通过比较包含和不包含变量过去信息的预测效果来判断变量之间的因果关系。该方法在经济学中广泛应用，但存在一定的局限性，需要结合其他方法进行综合分析。
