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MATLAB中的分位数格兰杰因果检验

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简介：
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。

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  • 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。
  • 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。
  • 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
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    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。
  • 格兰杰因果关系的检验.pdf
    优质
    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。
  • 格兰杰因果关系的检验.ppt
    优质
    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。
  • 格兰杰因果分析(Matlab).zip
    优质
    本资源为一个关于如何使用Matlab进行格兰杰因果检验的教程和代码集合，适用于经济学、金融学及统计学领域的研究人员与学生。 1. 版本：MATLAB 2014a至2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真研究。 3. 内容：博客标题所展示的内容包括相关介绍和更多详情。具体信息可通过主页搜索功能查找相应博客文章获取。 4. 适用人群：适用于本科生、研究生及其他科研教学需求的用户群体。 5. 博客简介：一位热爱科研工作的MATLAB开发者，致力于技术与个人修养并行发展，并欢迎有兴趣合作项目的联系交流。
  • 使用Eviews进行单位根检验与格兰杰因果分析
    优质
    本课程将教授如何利用EViews软件执行单位根检验及格兰杰因果关系测试，帮助学员掌握时间序列数据的统计分析方法。 Eviews进行单位根检验和格兰杰因果分析的具体步骤非常实用。
  • 使用Eviews进行单位根检验与格兰杰因果分析
    优质
    本课程详细介绍了如何运用EViews软件执行单位根检验和格兰杰因果分析，帮助学生掌握时间序列数据处理及经济变量间关系研究的基本技能。 本段落阐述了如何使用Eviews进行单位根检验及格兰杰因果分析的方法。作者首先通过ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验结果来判断两组数据在对数形式下是否为同阶单整，然后进一步开展协整检验。文章详细介绍了针对这两组数据的单位根检验过程，并呈现了相应的结论。接下来，作者深入解释了格兰杰因果分析的基本原理和操作步骤，并通过具体实例展示了如何利用Eviews软件执行这一统计方法。
  • 基于Bootstrap的格兰杰因果关系检验
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    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。