二元平稳曲线时间序列的格兰杰因果性
统计方法学
2020-10-21 v2 应用统计
摘要
我们利用格兰杰因果性广义相关度量研究二元曲线时间序列之间的因果性。借助该度量，我们可以考察哪个曲线时间序列格兰杰引起另一个；进而有助于确定任意两个曲线时间序列的可预测性。通过一个气候学实例说明，我们发现海表温度格兰杰引起海平面大气压强。受金融中投资组合管理的应用启发，我们挑选出那些领先或滞后于道琼斯工业平均指数的股票。鉴于标普500指数与原油价格之间的密切关系，我们确定了领先与滞后的变量。
引用
@article{arxiv.2010.05320,
title = {Granger causality of bivariate stationary curve time series},
author = {Han Lin Shang and Kaiying Ji and Ufuk Beyaztas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05320},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 3 figures, to appear at the Journal of Forecasting