그랜처(Granger)는 주로 미국의 농업 및 과학 분야에서 사용되는 개념으로, 일반적으로 "그랜처 원인"이라는 용어와 함께 나타난다. 이는 경제학 및 통계학에서 의사결정이나 예측을 위한 변수의 인과 관계를 분석하는 데 사용되는 원리다. 그랜처 원인은 특정 변수 A가 다른 변수 B의 미래 값을 예측하는 데 있어 정보 제공의 역할을 한다는 원리로, 특정한 시계열 데이터에서 적용된다.

그랜처 원인이成立하기 위해서는 변수 A의 과거 값들이 변수 B의 현재 값을 설명하는 데 유의미한 정보를 포함해야 한다는 조건이 있다. 이를 확인하기 위해 통계적 테스트를 사용하며, 주로 '그랜처 인과검정(Granger causality test)'이 활용된다. 이 검정은 두 개의 시계열 데이터 집합 사이의 인과 관계를 파악하기 위한 방법으로, 일반적으로 회귀 분석 기법을 통해 수행된다.

그랜처 개념은 경제학, 금융학, 기상학 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 분석과 예측의 중요한 기준 중 하나로 인정받고 있다. 그러나 그랜처 원인은 인과 관계를 완전히 설명하지 않으며, 상관 관계와 구별되어야 한다. 즉, A가 B를 그랜처 원인하는 경우가 반드시 A가 B를 직접적으로 원인한다고 해석해서는 안 된다. 이로 인해 그랜처 인과관계를 해석할 때에는 주의가 필요하다.