인과관계 개념에 철학적, 기타 개념적 어려움이 있지만 실무에서는 그랜저 인과성 검정이 주로 활용된다. 가장 간단한 형태를 고려하면 Granger 테스트는 F-통계량을 사용하여 효과가 유의한 경우 X가 Y의 "Granger 원인"이라고 합니다. 마찬가지로 이는 Y가 X의 "원인"인지 테스트하고 Y의 시차 값이 X에 영향을 미치는지 여부를 테스트하는 데에도 사용할 수 있습니다(X 자체에 대한 X의 시차 값이 미치는 영향이 고려되었습니다). 테스트는 Y의 자체 시차 값과 시차 값에 대한 회귀로 구성됩니다. 시차 값은 Y의 시차 값에 대한 회귀이며, Y의 시차 값의 효과는 F-검정을 사용하여 테스트됩니다. 두 가지 회귀 분석이 필요합니다.
첫 번째 방정식에서 가설 H0X를 테스트합니다. 모든 j에 대해 βj=0이고, 두 번째 방정식에서 모든 j에 대해 가설 H0Y를 테스트합니다. 전자가 기각되지 않으면 X는 Y의 Granger 원인이 아니며, 후자가 기각되지 않으면 Y는 X의 Granger 원인이 아닙니다. 시차 길이 k를 결정하는 명확한 방법은 없습니다. 분명히 네 가지 가능한 결과가 있습니다. X도 Y도 상대방의 Granger 원인이 아닙니다(H0X도 H0Y도 기각되지 않습니다). X와 Y는 상대방의 Granger 원인입니다(H0X와 H0Y 모두 기각됩니다). 는 Y 원인의 Granger 원인이지만 Y는 X의 Granger 원인이 아닙니다(H0X는 기각되지만 H0Y는 기각되지 않음). Y는 X의 Granger 원인이지만 X는 Y의 Granger 원인이 아닙니다(H0X는 기각되지 않지만 H0Y는 기각되지 않음). 거부됨). X의 현재 값은 첫 번째 회귀에 나타나지 않고 Y의 현재 값은 두 번째 회귀에 나타나지 않습니다.