【摘 要】
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辨识序列间的因果联系是时间序列分析的主要任务之一.将Granger因果关系的检验问题转换为变量选择问题,应用稀疏组Lasso方法辨识序列间Granger因果关系的存在性和因果影响的滞后阶数.提出了稀疏组Lasso Granger因果图模型,顶点表示多维时间序列的分量序列,顶点间的有向边表示序列间存在的Granger因果关系,定义了滞后信息矩阵揭示因果影响的滞后信息.数值模拟验证了在各种维数和滞后影响结构的模型下,样本量对估计效果的影响.应用到中国宏观经济数据,进行实证分析的结果表明,稀疏组Lasso Gr
【机 构】
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西安财经大学统计学院,陕西西安710100
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辨识序列间的因果联系是时间序列分析的主要任务之一.将Granger因果关系的检验问题转换为变量选择问题,应用稀疏组Lasso方法辨识序列间Granger因果关系的存在性和因果影响的滞后阶数.提出了稀疏组Lasso Granger因果图模型,顶点表示多维时间序列的分量序列,顶点间的有向边表示序列间存在的Granger因果关系,定义了滞后信息矩阵揭示因果影响的滞后信息.数值模拟验证了在各种维数和滞后影响结构的模型下,样本量对估计效果的影响.应用到中国宏观经济数据,进行实证分析的结果表明,稀疏组Lasso Granger因果图方法能够较好地揭示序列间的因果关系结构.
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