非线性 Granger 因果：用神经网络把『谁预测谁』的单向箭头放宽
线性 Granger 因果检验只问一个问题：x 的滞后项能否线性地改善对 y 的预测。但如果 x 通过 x² 驱动 y——波动传导、恐慌放大这类金融常见机制——线性 F 检验会完全漏检。合成实验实测：y 被 0.6·x²(t-1) 强驱动，线性 F 统计量只有 0.17（临界值 3.0），检验结论『无因果』；换成 16 隐单元的小 MLP，加入 x 滞后让样本外 MSE 从 2.72 降到 1.35（改善 50.5%），而线性回归加同样的 x 滞后只改善 1%。显著性用置换检验解决：打乱 x 滞后重训 30 次，最大伪改善仅 3.9%，真实改善 50.5% 的 p 值 < 0.033。方向准确率 74.2%，简单择时把日均收益从 0.10 抬到 0.51。诚实说明：NN Granger 的检验功效换来了解释性损失；置换检验计算量是线性检验的百倍；非线性因果在真实数据中远比合成数据微弱，且极易与波动聚集混淆。拆穿『相关为零=无关系』『NN 改善=真因果』『因果=可交易』等误区（中高阶）。