• 论文 •

### 多维时间序列Granger因果性的一种图模型学习方法

1. 西北工业大学应用数学系,  西安 710129
• 收稿日期:2010-01-12 修回日期:2011-02-12 出版日期:2011-05-25 发布日期:2011-08-16

WEI Yuesong, TIAN Zheng. LEARNING OF MULTIVARIATE TIME SERIES GRANGER CAUSALITY BASED ON GRAPHICAL MODEL METHODS[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2011, 31(5): 549-557.

### LEARNING OF MULTIVARIATE TIME SERIES GRANGER CAUSALITY BASED ON GRAPHICAL MODEL METHODS

WEI Yuesong, TIAN Zheng

1. Department of Applied Mathematics, Northwest Polytechnical University, Xi'an 710129
• Received:2010-01-12 Revised:2011-02-12 Online:2011-05-25 Published:2011-08-16

Traditional two-variable Granger causality analysis method is prone to inducing spurious causal relationship and cannot portray the immediate causal relationship. This paper explores how to use graphical model methods to analyze the Granger causality graphs among components of multivariate
time series. Granger causality graphs of time series is presented and the structural identification  problem of Granger causality graph is investigated. A statistic based on local density estimator is proposed,   and a bootstrap methods is considered for determining the null distribution of the test statistic. The validity  of the proposed method is confirmed by simulations analysis and investigating the Granger causal relationships of the China's stock market.

MR(2010)主题分类:

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