【摘 要】
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Granger因果性是衡量系统变量间动态关系的重要依据.传统的两变量Granger因果分析法容易产生伪因果关系,且不能刻画变量间的即时因果性.本文利用图模型方法研究时间序列变量
【机 构】
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西北工业大学应用数学系,淮北师范大学数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60375003,10926197)
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Granger因果性是衡量系统变量间动态关系的重要依据.传统的两变量Granger因果分析法容易产生伪因果关系,且不能刻画变量间的即时因果性.本文利用图模型方法研究时间序列变量间的Granger因果关系,建立了时间序列Granger因果图,提出了Granger因果图的条件互信息辨识方法,利用混沌理论中的关联积分估计条件互信息.统计量的显著性山置换检验确定.仿真结果证实了方法的有效性,并利用该方法研究了空气污染指标以及中国股市间的Granger因果关系.
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