- 智能AI问答！更聪明、更完整、原创作！
- 一款基于GPT的超级AI机器人，可以回答问题、聊天、创作、写文案！
介绍一下格兰杰因果检验
发布于 2024-06-23 23:19:36
格兰杰因果检验（Granger causality test）是一种统计方法，用于检验两个或多个时间序列数据之间是否存在因果关系。这种检验由Clifford Granger提出，因此得名。
基本概念
- 时间序列数据：指的是随时间收集的数据点，例如股票价格、气温记录等。
- 因果关系：在经济学和统计学中，因果关系通常指的是一个变量的变化（原因）在时间上先于另一个变量的变化（结果），并且能够对后者产生影响。
检验步骤
- 建立模型：首先，为每个时间序列建立一个或多个自回归（AR）或向量自回归（VAR）模型。
- 选择滞后阶数：确定模型中使用的滞后项的数目。 3
0 条评论
关于作者
