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Clive W. J. Granger
George E. P. Box y Gwilym M. Jenkins (1970) y otros habían propuesto previamente métodos para analizar una única serie integrada, pero en el análisis conjunto de dos o más de tales series faltaba un rasgo importante. Resulta que la diferencia entre un par de series integradas puede ser estacionaria, y esta propiedad se conoce como "cointegración". Una vez que sabemos que dos variables tienen la propiedad de la cointegración, de ello se sigue que las variables tienen otras propiedades útiles e interesantes. Por ejemplo, deben estar cointegradas ambas con el mismo factor común oculto. Además, puede considerarse que han sido generadas por lo que es conocido como un "modelo de corrección del error". Una propiedad potencialmente útil de las predicciones basadas en la cointegración es que, cuando se prolongan de alguna manera hacia adelante, las predicciones de las dos series forman una ratio constante, tal y como se espera por parte de algunas teorías económicas asintóticas. Este resultado asintótico lleva a que esta clase de modelos tengan cierto interés para los teóricos de la economía, quienes están preocupados por el "equilibrio". El que el tipo de equilibrio derivado de los modelos se relacione con el que plantean los teóricos es algo que no está claro. Un concepto anterior con el que me enfrenté fue el de causalidad. La afirmación respecto a la causalidad tiene exactamente dos componentes: 1. La causa ocurre antes del efecto, y 2. La causa contiene información sobre el efecto que es única, y no está en otra variable. Una consecuencia de esta afirmación es que la variable causal puede contribuir a la predicción de la variable efecto después de que se hayan utilizado previamente otros datos. Desafortunadamente, muchos usuarios se centran en esta consecuencia de tipo predictivo en vez de en la definición original. Cuando se desarrolló la idea de cointegración, en torno a una década más tarde, quedó claro inmediatamente que si dos series estaban cointegradas al menos una de ellas debía causar a la otra
