bootstrap检验方法bootstrap滚动格兰杰因果检验法
    Bootstrap滚动格兰杰因果检验法又称滚动时间序列检验法，是一种基于偏相关系数的序列检验方法，适用于寻时间序列之间的因果关系。该方法通过对时间序列进行滚动，并对每一个时期的数据进行偏相关和t检验，以求得因果关系的显著性。
    具体步骤如下：
    第一步，确定要进行因果检验的时间序列，这些序列需要在时间上有明确的先后关系，通常包括一个自变量序列（即潜在的“因素”序列）和一个因变量序列（即需要被检验影响的“响应”序列）。
    第二步，将数据样本分成若干个时间段，对于每个时间段都进行滚动，即将时间点从头到尾依次滑动一个固定的步长，比如每隔一年或一个季度。这样就得到了许多子样本，每个子样本包括一段时间序列中的数据和其对应的偏相关系数和t值。
    第三步，对每个子样本进行偏相关和t检验。通过偏相关分析确定两个序列是否存在“短期因果”的显著性，再通过t检验确定这种因果关系是否统计显著。
    第四步，将所得到的偏相关和t值合并起来，得出整个时间序列的检验结果，并检验是否达到了所设定的显著性水平。如果整个时间序列中的偏相关和t值表明潜在的“因素”序列对“响应”序列的影响是显著的，则可得出这两个序列之间的因果关系。
    需要注意的是，在使用Bootstrap滚动格兰杰因果检验法时，还需要考虑时间序列中的一些其他因素，如趋势、季节性等。比如，如果时间序列中存在明显的季节性因素，那么就需要先进行季节性调整，否则可能得出的结论不能代表真实情况。
    总的来说，Bootstrap滚动格兰杰因果检验法是一种能够很好应对某些复杂数据序列的检验方法，能够帮助研究人员到序列之间的因果关系，从而更好地理解数据的本质。