잔차 제곱합 곡선 피팅에 대해 설명합니다.
예:
A가 B의 더 큰 원인인 경우 A의 변경이 B의 변경 이유 중 하나라는 의미입니다. A가 B에 미치는 영향은 어느 정도 긍정적이라고 설명할 수 있습니다.
그러나 이는 B가 변경됨에 따라 A가 변경된다는 의미는 아닙니다. 왜냐하면 모든 Granger 인과 전문화는 수많은 통계를 기반으로 하기 때문입니다. 따라서 상대적으로 장기적인 축적 상황에서는 A의 변화가 B의 변화로 이어질 것이라고 말할 수 있습니다.
곡선 맞춤: 베지어 곡선 및 경로를 변환하는 중에 오류가 발생했습니다. 값이 클수록 오류가 커지고, 값이 작을수록 정확도가 높아집니다.
확장 정보:
그랜저 인과관계 문제
1. 우선, 그랜저 인과성 검정은 통계적인 시간순서이므로 인과관계가 있음을 의미하는 것은 아니며, 이론, 경험, 모델을 토대로 인과관계가 있는지 판단해야 합니다.
2. 둘째, Granger 인과성 검정의 변수는 안정적이어야 한다. 단위근 검정에서 두 변수가 불안정한 것으로 확인되면 Granger 인과성 검정을 직접 수행할 수 없습니다.
3. 공적분 결과는 변수 간에 장기적인 균형 관계가 있음을 나타낼 뿐입니다. 변수가 불안정하므로 공적분이 필요합니다. 따라서 변수가 먼저 차별화됩니다.
4. 장기 평형이 분석의 종료를 의미하는 것은 아닙니다. 단기 변동도 고려해야 하며 오류 수정 테스트를 수행해야 합니다.
공통합의 문제
1. Granger 테스트는 Granger 테스트의 전제인 고정 시리즈에만 사용할 수 있습니다. 인과관계는 우리가 일반적으로 이해하는 인과관계가 아니지만 초기 x의 변화가 y의 변화를 효과적으로 설명할 수 있다는 점에서 "그랜저 원인"이라고 합니다.
2. 비정상 계열에서는 의사 회귀가 발생할 가능성이 높습니다. 공적분의 의의는 회귀식으로 표현되는 인과관계가 의사회귀인지 검정하는 것, 즉 변수들 사이에 안정적인 관계가 있는지 검정하는 것이다. 따라서 비정상 계열에 대한 인과성 검정은 공적분 검정입니다.
3. 정상성 테스트에는 세 가지 기능이 있습니다:
(1) 정상성을 확인하고, 정상성이 아닌 경우 Granger 테스트를 수행하고, 시너지 양성 테스트를 수행합니다.
(2) 공적분 검정에서 각 계열에 사용해야 하는 단일 순서입니다.
(3) 시간학습열의 데이터 생성과정을 결정한다.