想知道格兰杰因果关系怎么判？这事儿其实很简单！格兰杰因果关系是一种统计方法，用于检验一个时间序列是否可以预测另一个时间序列。具体来说，它基于以下两个假设：
1. 如果时间序列A是时间序列B的格兰杰原因，那么A的过去值可以帮助预测B的未来值。
2. 如果时间序列B是时间序列A的格兰杰原因，那么B的过去值可以帮助预测A的未来值。
为了检验这两个假设，我们可以使用格兰杰因果关系检验，通常通过构建回归模型来实现。具体步骤如下：
首先，构建两个回归模型：一个模型中，将B作为因变量，A和B的过去值作为自变量；另一个模型中，将A作为因变量，A和B的过去值作为自变量。然后，比较这两个模型的残差平方和。
如果第一个模型的残差平方和显著小于第二个模型的残差平方和，那么我们可以认为A是B的格兰杰原因。反之，如果第二个模型的残差平方和显著小于第一个模型的残差平方和，那么我们可以认为B是A的格兰杰原因。
需要注意的是，格兰杰因果关系检验只是一种统计方法，它并不能证明因果关系，而只是说明一个时间序列的过去值是否有助于预测另一个时间序列的未来值。因此，在实际应用中，还需要结合经济理论和其他证据来综合判断。