基于多变量的Granger因果检验方法

发布时间：2018-02-02 18:57

  本文关键词： 因果检验 多变量 中介变量 蒙特卡罗方法 时间序列分析　出处：《数理统计与管理》2014年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对既有的Granger因果检验方法只能处理两个变量间的因果关系问题,指出这种方法会导致间接因果与直接因果的混淆及由于数据同源而产生的伪因果问题,提出一种可以消除以上问题的多变量因果检验方法,该方法立足于原有的Granger因果检验,适用于短时相依的和平稳的时间序列数据,并根据蒙特卡罗方法给出了统计推断的检验量,设计了方法的实施步骤.最后,应用一个仿真的实例具体展示了方法的使用过程和方法的有效性。
[Abstract]:The existing Granger causality test method can only deal with the causality between two variables. It is pointed out that this method will lead to the confusion between indirect causality and direct causation and the pseudo-causality problem caused by data homology. A multivariable causality test method which can eliminate the above problems is proposed. This method is based on the original Granger causality test and is suitable for short-time dependent and stationary time series data. Based on the Monte Carlo method, the test quantity of statistical inference is given. The implementation steps of the method are designed. Finally, a simulation example is used to demonstrate the process and effectiveness of the method.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(60979016) 高等学校博士点专项基金资助项目(20092302110060) 教育部新世纪优秀人才支持项目资助(NCET-08-0171)
【分类号】：F224;F830.9;O212
【正文快照】： 0引亩由Granger提出的为避免虚假回归的因果检验方法l1-2!,目前已被经济学和管理学的研究广泛采用,用以讨论经济或管理时间序列变量之间的关系13—1。就这种方法本身的适用性和有效性的讨论也成为许多学者关注的问题,比如:Toda和PhillippR He和Koichi,周建和李子奈m研究了时间

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1485236