在经济学和金融学领域，“格兰杰因果关系”是一种重要的统计工具，用于判断一个时间序列是否可以预测另一个时间序列的变化。这一概念由经济学家克莱夫·格兰杰提出，并因此获得诺贝尔经济学奖。传统意义上的因果关系强调事件间的直接作用机制，而格兰杰因果关系则通过数学模型检验变量之间的预测能力来定义因果性。

例如，在股票市场中，投资者可能希望了解某一宏观经济指标（如利率）是否会对股价产生影响。通过构建VAR（向量自回归）模型并进行假设检验，可以判断该宏观经济指标是否能够显著提高对股价波动的预测精度。如果可以，则称前者是后者的格兰杰原因。

然而需要注意的是，格兰杰因果关系并不等同于哲学上的因果关系，它仅能反映变量间的时间先后顺序与预测能力，并不能揭示两者之间的真实作用机制。因此，在实际应用中，还需结合理论背景和其他方法进一步验证。