多元线性回归确实能够用于执行格兰杰因果检验，但这需要满足特定的前提条件和操作方式。格兰杰因果检验的核心是检验一个时间序列是否能够预测另一个时间序列，而不是直接检验因果关系。在多元线性回归框架下，可以通过构建回归模型来实现这一点。具体来说，假设我们想检验时间序列X是否格兰杰导致时间序列Y，可以构建以下回归模型：
1. 模型1：Y对自身滞后项和X的滞后项进行回归。
Y(t) = β0 + β1Y(t-1) + β2Y(t-2) + … + βpY(t-p) + γ1X(t-1) + γ2X(t-2) + … + γqX(t-q) + ε(t)
2. 模型2：Y仅对自身滞后项进行回归。
Y(t) = α0 + α1Y(t-1) + α2Y(t-2) + … + αpY(t-p) + μ(t)
其中，p和q分别是Y和X的滞后阶数。通过比较这两个模型的拟合优度（例如F检验或调整后的R平方），可以判断X是否格兰杰导致Y。如果模型1的拟合优度显著优于模型2，则可以认为X格兰杰导致Y。
需要注意的是，这种方法的局限性在于它仅检验了时间序列的预测能力，而不一定能反映真正的因果关系。此外，选择合适的滞后阶数和处理多重共线性问题也非常重要。因此，在使用多元线性回归进行格兰杰因果检验时，必须谨慎并确保满足时间序列的因果检验需求。