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基于分位数因子模型的高维时间序列因果关系分析
被引量:
1
1
作者
梁慧玲
刘慧
+2 位作者
刘力维
赵佳
阮怀军
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期550-560,共11页
从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果...
从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果关系的判定.首先,QFM-CGC采用赤池信息量准则进行模型选择,避免人为干预设置滞后阶数的操作;然后,对向量自回归(Vector Autoregressive,VAR)模型中的条件变量建立分位数因子模型进行降维,减少VAR模型中的待估计系数,对降维后的VAR模型重新进行条件Granger因果分析;最后,使用蒙特卡洛模拟评估不同方法识别底层系统与观测时间序列的连通性结构的能力.在不同维度变量的线性仿真系统和两组现实数据集上与基准方法和经典方法进行了比较,实验结果验证了该方法的有效性.
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关键词
高维时间序列
分位数因子模型
条件Granger因果分析
数据挖掘
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职称材料
题名
基于分位数因子模型的高维时间序列因果关系分析
被引量:
1
1
作者
梁慧玲
刘慧
刘力维
赵佳
阮怀军
机构
山东
财经大学计算机
科学
与
技术
学院
山东省
数字媒体
技术
重点实验室
山东省农业科学院信息技术研究所
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期550-560,共11页
基金
国家自然科学基金(62072274)
山东省科技成果转移转化项目(2021LYXZ021)
山东省泰山学者特聘专家计划(tstp20221137)。
文摘
从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果关系的判定.首先,QFM-CGC采用赤池信息量准则进行模型选择,避免人为干预设置滞后阶数的操作;然后,对向量自回归(Vector Autoregressive,VAR)模型中的条件变量建立分位数因子模型进行降维,减少VAR模型中的待估计系数,对降维后的VAR模型重新进行条件Granger因果分析;最后,使用蒙特卡洛模拟评估不同方法识别底层系统与观测时间序列的连通性结构的能力.在不同维度变量的线性仿真系统和两组现实数据集上与基准方法和经典方法进行了比较,实验结果验证了该方法的有效性.
关键词
高维时间序列
分位数因子模型
条件Granger因果分析
数据挖掘
Keywords
high⁃dimensional time series
quantile factor model
conditional Granger causality analysis
data mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分位数因子模型的高维时间序列因果关系分析
梁慧玲
刘慧
刘力维
赵佳
阮怀军
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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