高维VAR中的Granger因果关系测试与分析

资源摘要信息:"Granger-Causality-in-High-Dimensional-VARs:matlablm算法代码" ### 标题解读 标题中提到的“matlablm算法代码-Granger-Causality-in-High-Dimensional-VARs”指向了一个包含R脚本和数据集的GitHub仓库，用于执行高维变量自回归模型（VAR）中的格兰杰因果关系测试。这里“VAR”指的是“Vector AutoRegressive Model”，即向量自回归模型，用于描述多个时间序列数据间的动态关系。而“高维”则意味着模型中涉及的变量数量较多，可能是成百上千。 ### 描述解读 描述中提到的“lm算法代码高维VAR中的格兰杰因果关系（HDGC）”特指了使用R语言编写的程序代码，其中的“lm”可能是指线性模型（linear model），在此上下文中，它与格兰杰因果关系测试（Granger causality test）有关。格兰杰因果关系测试是一种统计假设检验，用于评估一个时间序列是否可以预测另一个时间序列。 在描述中还提到了一篇论文：“Hecq，A。，Margaritella，L。，Smeekes，S.（2019）‘高维VAR中的格兰杰因果关系测试：双重选择后程序’”，该论文提供了一种双重选择后的LM测试程序用于在VAR(p)模型中检测格兰杰因果关系。这种测试方法考虑了两个感兴趣的时间序列之间的关系，同时也考虑了其他许多混杂因素可能的相互作用。 ### 标签解读 标签“系统开源”表明该GitHub仓库中的内容遵循开源原则，意味着任何人都可以访问、研究和改进这些代码和数据集。 ### 文件列表解读 文件名称“Granger-Causality-in-High-Dimensional-VARs-master”暗示了仓库中包含了一个主目录文件，可能包括了源代码文件、数据集和可能的文档说明。根据描述中的信息，“HDGC”可能是文件夹或代码文件的一部分，用于执行高维VAR中的格兰杰因果关系测试。 ### 知识点详述 #### 格兰杰因果关系（Granger Causality） 格兰杰因果关系是由诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive Granger）提出的概念。在时间序列分析领域，如果一个时间序列变量X在另一个时间序列变量Y之前，且X有助于预测Y的未来值，则称X格兰杰导致Y。这种因果关系并不意味着真正的因果，而是时间顺序上的预测性。 #### 向量自回归模型（VAR） 向量自回归模型是多元时间序列分析中的一种方法，用于描述多个时间序列之间的动态关系。VAR模型将系统中的每一个内生变量视为系统内所有内生变量过去值的线性函数。 #### 高维VAR中的格兰杰因果关系测试 在高维数据集中，变量数量可能远远大于观测数量，导致传统统计方法失效。针对这种高维VAR模型，研究者们提出了新的方法来检测格兰杰因果关系，如双重选择后LM测试程序。这些方法尝试解决高维数据中的过拟合问题，并尝试准确地识别数据间的因果关系。 #### R语言 R是一种用于统计分析、图形表示和报告的语言和软件环境。R的开源特性使其在数据科学领域十分流行，尤其是在统计分析和机器学习方面。 #### 双重选择后LM测试程序 在高维VAR模型中使用LM（Lagrange Multiplier）测试的改进版本。双重选择后LM测试程序在估计VAR模型之前进行变量选择，之后再运用LM检验，以减少模型中引入的冗余变量，提高检验的准确性和效率。 #### AIC与BIC（信息准则） AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）是用于模型选择的准则，它们可以用来平衡模型的拟合优度和模型的复杂度。在VAR模型中选择滞后项时，这些准则常被用来确定最佳的滞后长度。 #### 滞后数（lags） 在VAR模型中，滞后数指的是模型中引入的过去时间点的数量，即每个变量在当前值的预测中所包含的先前值的数量。 #### 爆击（BIC的另一种表述） “爆击”可能是“BIC”的另一种表述方式，指的是贝叶斯信息准则。在模型选择中，BIC可以惩罚包含更多参数的模型，从而避免过拟合。 通过上述分析，我们可以得出结论，该GitHub仓库提供的内容对从事时间序列分析和经济学研究的专业人士尤其有价值，尤其是那些对高维数据分析和格兰杰因果关系测试感兴趣的研究者。