在建立回歸模型之前進行Granger因果檢驗的原因在于，它可以幫助我們確定變量之間的因果關(guān)系。回歸模型中，我們通常會使用一個或多個自變量來預(yù)測因變量的值。如果我們不知道變量之間的因果關(guān)系，那么我們可能會得出錯誤的結(jié)論并做出不正確的預(yù)測。

Granger因果檢驗可以用來確定兩個變量之間是否存在因果關(guān)系。它的基本思想是，如果變量X的過去值可以用來預(yù)測變量Y的當前值，那么我們可以說X對Y有Granger因果性。反之亦然，如果變量Y的過去值可以用來預(yù)測變量X的當前值，那么我們可以說Y對X有Granger因果性。

因此，在建立回歸模型之前進行Granger因果檢驗可以幫助我們確定變量之間的因果關(guān)系，從而確保我們所建立的模型是準確可靠的。

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