如何解决使用 causality() 和 boot = FLASE / TRUE 测试格兰杰因果关系时的不同结果？
我估计了一个 VAR 模型并使用了格兰杰因果关系检验来解释该模型。我使用 causality() 函数来检查可能的格兰杰因果关系，但根据是否使用靴子，我得到了相互矛盾的结果。我很迷惑。我应该采用哪个结果来解释？变量是平稳的，残差都很好：没有自相关和同方差。用于 VAR 模型的观测数 = 65。
causality(Var1,cause = "DBIP1ts",boot = FALSE)
--> H0 被拒绝； p 值为 0.03
causality(Var1,boot = TRUE,boot.runs = 1000)
--> H0 不拒绝； p 值为 0.14
我很困惑。我应该用哪个结果来解释？
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