复杂的时间序列Granger因果模型的参数估计  

The Estimation of Parameters for a Complex Time Series Granger Causal Model

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作  者:廖加武[1] 陈福来[1] 

机构地区:[1]湘南学院数学与金融学院,湖南郴州423000

出  处:《生物数学学报》2016年第3期351-357,共7页Journal of Biomathematics

基  金:湖南省自然科学基金项目(13JJ3120);湖南省教育厅项目(13C880);湖南省科技厅项目(2012FJ4300);湖南省重点建设学科项目;湘南学院项目(2013YJ29)

摘  要:Granger因果关系是根据时间序列的联合回归方程和自回归方程的拟合精度来进行计算的,本文利用普通的最小二乘法(OLS)得出了一种复杂的Granger因果模型(EGCM)参数估计的矩阵表达,进而得到一般的Granger因果模型(GCM)参数估计的矩阵表达.最后,利用Matlab编程加以实现.Granger causality is calculated according to the estimated accuracy of the time series joint regression equation and autoregressive equation.In this paper,a complex time series Granger causal model is discussed,the least squares estimation of Parameters in matrix form has been obtained,and two corollary of Granger causal model are given.The method has been implemented by Matlab.

关 键 词:GRANGER因果关系 因果模型 最小二乘法 参数估计 

分 类 号:O212[理学—概率论与数理统计]

 

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