因果中间节点计算方法

Ⅰ 因果分析法的应用步骤

因果关系分析法预测应用的基本思路是：首先，通过对市场经济现象之间因果关系的分析探讨，说明现象之间相互联系的规律性；然后，选择恰当数学模型描述因果关系主要变量间的关系形态；最后，根据数学模型预测市场发展前景及可能达到的水平。
因果关系分析应用步骤大致如下：
（一）利用资料分析市场现象之间的因果关系，确定预测目标以及因变量和自变量
分析市场现象因果关系必须做到：
1.凭借人们拥有的经验、知识以及思维判断能力，对预测问题在质的分析基础上，明确表征预测目标的运动规律及影响其变化的因素的诸多市场变量。
2.选定因变量和自变量。
通常情况下：
表征预测目标的变量称因变量（如卷烟零售量或额）；
表征影响预测目标变化的各种因素的变量称自变量。
从市场预测过程来讲，明确预测目标选定因变量是首要任务，但能从众多影响预测目标的因素中选定参与预测的自变量，是保证预测结果可信度的关键。
（二）根据变量之间的因果关系类型，选择数学模型，并经过运算，求出有关参数，通过统计检验建立预测模型。
（三）预测分析，确定预测值
市场的客观经济现象是十分复杂的，数学预测模型只能明确、形象地显示出市场从过去至现在发展过程中有关事件观察数据中呈现的因果关系，而如何确定符合市场需要及其变化客观实际的预测值，还需要预测者掌握丰富的市场信息，依靠个人的经验和分析判断能力，最后做出科学判断。
运用量的分析中的因果关系分析法进行市场预测时，还需要与质的分析相结合，把各种主要因素考虑进去，参照已经出现和正在出现的可能性，综合分析判断，对预测模型计算出来的预测值作恰当调整，确定最终预测值，使预测结果更接近实际。

Ⅱ 格兰杰因果关系检验的公式介绍

格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：
（1）
（2）
其中白噪音u1t 和u2t假定为不相关的。
式（1）假定当前y与y自身以及x的过去值有关，而式（2）对x也假定了类似的行为。
对式（1）而言，其零假设H0 ：α1=α2=…=αq=0。
对式（2）而言，其零假设H0 ：δ1=δ2=…=δs=0。
分四种情形讨论：
（1）x是引起y变化的原因，即存在由x到y的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显着不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显着为零，则称x是引起y变化的原因。
（2）y是引起x变化的原因，即存在由y到x的单向因果关系。若式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显着不为零，同时式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显着为零，则称y是引起x变化的原因。
（3）x和y互为因果关系，即存在由x到y的单向因果关系，同时也存在由y到x的单向因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显着不为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显着不为零，则称x和y间存在反馈关系，或者双向因果关系。
（4）x和y是独立的，或x与y间不存在因果关系。若式（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显着为零，同时式（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显着为零，则称x和y间不存在因果关系。
三、格兰杰因果关系检验的步骤
（1）将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y的滞后项yt-1，yt-2，…，yt-q及其他变量的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。
（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
（3）零假设是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。
（4）为了检验此假设，用F检验，即：
它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里，n是样本容量，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。
（5）如果在选定的显着性水平α上计算的F值超过临界值Fα，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。
（6）同样，为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤（1）～（5）。
格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。其原因可能是被检验变量的平稳性的影响，或是样本容量的长度的影响。不同的滞后期可能会得到完全不同 的检验结果。因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验，无法检验只有横截面数据时变量间的关系。
可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干 条件），这很可能会导致虚假的格兰杰因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需 要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。
值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是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。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中，统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起一些作用。
由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。

Ⅲ 什么叫因果分析法请举个例子！

二进制都是 ， ，如果想手算的话，比如 变成 进制的算法就是一、 / = ,余数 ；二、 / = ,余数 ；三、 / = ,余数 ；四、 / = ,余数 ；五、 / = ,余数 ；六、 / = ,余数 ；所以 的二进制就是 ；余数从下往上的顺序就是他的二进制数

Ⅳ 请问会计老师1.因果预测分析法的回归直线法里的a=(∑y-b∑x)/n,

2.因果预测分析法
因果预测分析法是指通过影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法。因果预测分析法最常用的是回归分析法，本章主要介绍回归直线法。

待求出a、b后，代入y=a+bx，结合自变量x的取值，即可求出预测对象y的预测销售量或销售额。
【例•计算题】沿用第一个例题的资料，假定产品销售量只受广告费支出大小的影响，2009年预计广告费支出155万元，以往年度的广告费支出及销售量的资料如下：
年度 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
销售量 3250 3300 3150 3350 3450 3500 3400 3600
广告费 100 105 90 125 135 140 140 150
要求：用回归直线法预测公司2009年的产品销售量。

‘正确答案’根据上述资料，列表计算如下：
年度 广告费支出x
（万元） 销售量y
（吨） xy x2 y2
2001 100 3250 325000 10000 10562500
2002 105 3300 346500 11025 10890000
2003 90 3150 283500 8100 9922500
2004 125 3350 418750 15625 11222500
2005 135 3450 465750 18225 11902500
2006 140 3500 490000 19600 12250000
2007 140 3400 476000 19600 11560000
2008 150 3600 540000 22500 12960000
n＝8 ∑x＝985 ∑y＝27000 ∑xy＝3345500 ∑x2＝l24675 ∑y2＝91270000
根据公式，有

将a、b带入公式，得出结果，即2009年的产品预测销售量为：
y＝a+bx＝2609.16+6.22x＝2609.16+6.22×155＝3573.26（吨）

【提示】运用这种方法预测，必须注意因果关系的存在。
望帮助你理解。
你提的这个公式是错的。正确的在上面的解答里了。2.资金习性预测法里a=(∑x2∑y-∑xy)/(n∑x2-(∑x)2)