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格兰杰因果关系的检验.ppt

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简介：
本PPT探讨了经济学和统计学中的一个重要概念——格兰杰因果关系，介绍了其基本原理、应用方法及在实证研究中的意义，并展示了具体的检验步骤与案例分析。 传统的计量经济方法是基于经济理论或实际经验来确定变量，并建立模型进行回归分析。通过假设检验判断所选解释变量是否对被解释变量有显著影响。尽管我们也会测定两个变量之间的相关系数，但高度相关的两个变量并不意味着它们之间一定存在因果关系。

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  • 格兰杰因果关系的检验.ppt
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    本PPT探讨了经济学和统计学中的一个重要概念——格兰杰因果关系，介绍了其基本原理、应用方法及在实证研究中的意义，并展示了具体的检验步骤与案例分析。 传统的计量经济方法是基于经济理论或实际经验来确定变量，并建立模型进行回归分析。通过假设检验判断所选解释变量是否对被解释变量有显著影响。尽管我们也会测定两个变量之间的相关系数，但高度相关的两个变量并不意味着它们之间一定存在因果关系。
     
  • 格兰杰因果关系的检验.pdf
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    本文档探讨了如何使用统计方法来验证经济及金融数据中变量间的因果关系，重点介绍了格兰杰因果检验的应用与实施。 格兰杰（Granger）在1969年提出了一种基于“预测”的因果关系概念，即所谓的格兰杰因果关系。这一理论经过西蒙斯（Simons）于1972年及1980年的进一步发展后，格兰杰因果检验作为一种计量方法已被经济学家广泛接受并使用。然而，在哲学层面上，关于这种因果关系是否可以被视为真正的因果关系仍然存在很大争议。
     
  • granger_cause.rar_格兰杰因果检验_causality_granger_cause_matlab格兰杰_格兰
    优质
    本资源包提供格兰杰因果检验的相关资料与MATLAB代码，适用于经济学、金融学等领域的时间序列数据分析，帮助研究者探究变量间的因果关系。 格兰杰因果检验的MATLAB程序非常好用。
     
  • 基于Bootstrap的格兰杰因果关系检验
    优质
    本文探讨了利用Bootstrap方法进行时间序列数据中格兰杰因果关系检验的应用，提出了一种改进算法以提高检验的有效性和可靠性。 Bootstrap方法是一种基于样本重复抽样的蒙特卡洛模拟非参数技术，因此在应用过程中无需事先对面板单位根和协整进行检验。
     
  • Matlab中的格兰杰因果检验代码 - Granger：含显著性检验的频域格兰杰因果关系Matlab代码
    优质
    这段简介描述的是一个在MATLAB环境中运行的程序代码，用于执行包含显著性检验功能的频域格兰杰因果分析。该工具能够帮助研究人员和工程师识别时间序列数据之间的潜在因果关系，并提供统计上的证据以支持这些发现。通过使用频域方法，用户可以获得更深入的理解关于变量间动态互动的本质及其频率特性。 格兰杰因果检验的Matlab代码用于频域中的格兰杰因果关系分析及显著性测试。
     
  • MATLAB中的分位数格兰杰因果检验
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实施分位数格兰杰因果检验的方法与应用，分析变量间非线性关系及条件依赖性，为经济与金融数据的深入解析提供了有力工具。 传统的格兰杰因果检验方法主要从均值的角度来分析两个变量之间的线性关系，并未深入探讨它们的复杂联系。Troster（2018）提出了一种新的分位数格兰杰因果关系检验，这种方法能够检测非线性的因果关联，并且特别关注尾部的关系，从而提供更加详尽的结果。该方法使用的软件是MATLAB。
     
  • Matlab中的多元格兰杰因果检验程序包
    优质
    本程序包提供在Matlab环境下进行多元格兰杰因果检验的功能，适用于分析时间序列数据间的因果关系，助力科研与工程应用。 多元格兰杰因果检验（mvgc）的MATLAB程序包是GCCA之后的一个改进版本。
     
  • matlab.zip_MATLAB 非线性格兰杰检验_格兰杰_非线性格兰杰
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    本资源提供MATLAB实现非线性格兰杰因果检验的代码和文档。通过该工具包，用户可以分析时间序列数据中的潜在因果关系，适用于经济学、金融学等多个领域的研究工作。 在统计学和时间序列分析领域内，格兰杰检验是一个重要的工具，用于判断两个或多个时间序列之间是否存在因果关系。该方法的核心思想是如果一个时间序列能够帮助预测另一个的时间趋势，则认为前者对后者具有格兰杰意义上的因果影响。然而传统的线性格兰杰检验可能不足以处理现实世界中常见的非线性关联模式。 本段落将详细介绍如何使用Matlab进行非线性格兰杰检验，并通过具体编程实例来解释其实现细节： 首先，要理解非线性格兰杰检验的基本原理：它扩展了传统方法以适应更复杂的数据关系。在Matlab环境下，可以利用各种高级模型如神经网络和支持向量机等来进行这种复杂的分析。 然后是实际操作步骤： 1. 数据准备阶段需要收集并整理相关的时间序列数据，并确保它们按时间顺序排列。 2. 接下来进行预处理工作，包括清洗异常值、填补缺失项以及标准化数值以利于后续计算。 3. 根据问题特性选择适当的非线性模型（如神经网络或支持向量机），并在Matlab中使用`neuralnet`或者`fitrsvm`函数来构建和训练这些模型。 4. 设置并优化模型参数，比如确定神经网络的层数及节点数等关键因素；对于SVR而言，则要选择合适的核函数以及惩罚系数等等。 5. 开展检验过程：将时间序列划分为训练集与测试集两部分。利用前者拟合模型，并用后者来验证预测准确性。 6. 通过计算均方误差（MSE）、决定系数（R^2）等统计量来进行假设检验，以判断一个变量是否显著改善了另一个变量的预测效果。 7. 最终根据上述步骤的结果解读各时间序列间的因果关系。 整个过程中涉及的数据读取、预处理、模型建立与调整以及最终结果分析等功能都可在提供的Matlab代码库中找到。这为研究非线性因果关联提供了强有力的支持工具。
     
  • Matlab中的格兰杰因果代码-GC：用于网络推理的测试套件（如格兰杰因果关系）
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    GC是一款专为Matlab设计的工具箱，它提供了执行格兰杰因果检验及进行复杂网络推断所需的多种函数。此工具箱包含全面的测试案例，旨在帮助用户深入理解并有效应用格兰杰因果理论于实际问题中。 格兰杰因果关系的MATLAB代码由Bethany Lusch、Pedro D. Maia 和 J. Nathan Kutz 于2016年9月发表在《物理评论E》上，用于研究论文“推断网络动态系统中的连接性：使用格兰杰因果关系的挑战”。此代码针对非线性模型生成的数据进行成对条件格兰杰因果关系测试。具体而言，该研究模拟了Kuramoto振荡器联网系统的数据，并通过重构底层网络来分析这些数据。 实验结果与不同参数下的基本事实进行了比较。这个MATLAB代码由Bethany Lusch编写，旨在帮助读者重现论文中的结论，同时也为任何网络推理方法提供测试基础。其中BaseExperiment.m是主要功能文件，包含许多可以调整的参数；UsualParams.mat则包含了默认设置值。 此外，还有多个脚本如 ExperimentA1.m、experimentA2.m 等用于调用 BaseExperiment.m 并加载 UsualParams.mat 文件以更改实验中的特定参数。有关如何创建 UsualParams.mat 的详细信息，请参考 SetUsualParams.m 文件。
     
  • 格兰杰因果关系的MATLAB代码-ECA：探索性因果分析
    优质
    本篇文章介绍了用于探索性因果分析（ECA）的MATLAB代码实现，旨在帮助研究者理解和应用格兰杰因果检验。通过该工具，用户能够便捷地进行时间序列数据间的因果关系探究。 格兰杰因果MATLAB代码用于探索性因果分析（ECA），此代码集合对双变量时间序列数据进行处理。主要脚本是名为ECA的MATLAB脚本，其运行方式为[TE,GC,PAI,L,LCC,g]=ECA(x,y,xtol,ytol,lags,E,tau,verb,skipGC)。其中x和y是一维向量的时间序列数据；xtol、ytol和lags是传递给倾斜函数的参数；E和tau则是传递给PAI函数的参数。可选标志动词用于抑制命令行输出，而skipGC则是一个选择性禁止Granger因果关系计算的标志。 TE作为输出结构体之一，包含利用Java Information Dynamics工具包（JIDT）所得到的传输熵结果；另一输出结构体GC，则包括通过MATLAB MVGC多元格兰杰因果分析工具箱进行对数似然统计计算的结果。