Granger causality test的思想 如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值,比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小,并且通过了F检验,卡方检验,则X对Y的预测是有一定帮助的。 了解了Granger causality test的思想之后会发现,其实Granger causality test最多能推断出X对Y的预测是有一定帮助的,至于是否...
假如在控制了y变量的过去值以后, x 变量的过去值仍能对Y 变量有显著的解释能力,我们就可以称x能“Granger 影响”(Granger-cause)y。 所以通过滞后x估计y的预测值从而判断是否有因果关系是合理的,这并不是因为平稳性,而是因为假设了只有过去才会影响现在和未来。 3.格兰杰检验不成立的意义——不表示X和Y之间无因...
Granger causality test的思想 如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值,比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小,并且通过了F检验,卡方检验,则X对Y的预测是有一定帮助的。 了解了Granger causality test的思想之后会发现,其实Granger causality test最多能推断出X对Y的预测是有一定帮助的,至于是否...
格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）是由2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰提出并发展的计量方法，广泛应用于经济学领域。此检验主要通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻X的概率分布情况”与“已知上一时刻除Y以外的所有信息，这一时刻X的概率分布情况”，来判断Y是否对X存在因果关系。...
Granger Causality被引入国内时，被翻译成格兰杰因果关系检验。不知道谁干的这事，但我怀疑，这个翻译的人...
格兰杰因果检验在时间序列数据分析中扮演关键角色，用于探究变量之间的因果关系。这一方法特别适用于检验一个变量是否能有效预测另一个变量，进而探讨两者在统计学意义上是否存在因果关系。在公司创新与政策之间的关系中，这一检验尤为重要。通过分析过去的政策（例如，多样化政策）与公司的创新水平，格兰杰检验...
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如果想知道一个序列是否对预测另一个序列有用,可以用Granger causality test(格兰杰因果检验)。 Granger causality test的思想# 如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值,比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小,并且通过了F检验,卡方检验,则X对Y的预测是有一定帮助的。 了解了Granger causality te...
Granger Causality Test 格兰杰因果关系检验
格兰杰因果关系检验(Granger Causality Test)由2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive W. J. Granger,1934—2009)提出,并由西蒙斯(1972 ,1980)发展,作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用。 格兰杰因果关系简单来说:通过比较“已知上一时刻所有信息,这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻...