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    Granger因果檢驗(yàn)的應(yīng)用

    2016-11-22 11:35:40李慶凡熊香權(quán)劉躍武
    關(guān)鍵詞:格蘭杰股票市場(chǎng)因果關(guān)系

    李慶凡++熊香權(quán)++劉躍武

    【摘要】本文詳細(xì)介紹了Granger因果檢驗(yàn)的定義,給出了Granger因果檢驗(yàn)的具體操作步驟,主要綜述Granger因果檢驗(yàn)在四大領(lǐng)域:經(jīng)濟(jì)、工業(yè)、生態(tài)系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用.

    【關(guān)鍵詞】Granger;因果檢驗(yàn)

    二、Granger因果檢驗(yàn)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用

    Granger因果檢驗(yàn)最早運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,也是其眾多應(yīng)用領(lǐng)域中取得成果最多的領(lǐng)域之一.在2006年,Pasquale Foresti 將該技術(shù)用于研究股票市場(chǎng)價(jià)格與GDP增長(zhǎng)之間的關(guān)系,通過研究他得出結(jié)論:股票市場(chǎng)的價(jià)格可以預(yù)測(cè)GDP的增長(zhǎng).Sarbapriya Ray[2]在2012年探索了印度1990—2010年股票市場(chǎng)中宏觀經(jīng)濟(jì)眾多變量之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)石油價(jià)格和黃金價(jià)格對(duì)股票市場(chǎng)有一個(gè)重要的負(fù)面影響, 而貿(mào)易平衡、利率、外匯儲(chǔ)備、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和貨幣供應(yīng)量對(duì)股票市場(chǎng)有正面影響,但是通貨膨脹率、外國(guó)直接投資、匯率和批發(fā)價(jià)格指數(shù)對(duì)股票市場(chǎng)幾乎沒有影響.Diks C 在2015年提出了非線性Granger因果檢驗(yàn),并運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的多變量數(shù)據(jù)的因果分析.

    三、Granger因果檢驗(yàn)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

    早在1997年,Benjamin S.Cheng 運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)分析了臺(tái)灣在1955—1993年能源市場(chǎng)、GDP數(shù)據(jù)和就業(yè)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)增長(zhǎng)的因果關(guān)系.Yemane WoldeRufael[3]在2014年運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)研究1975—2010年15個(gè)轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體的能源問題中的因果關(guān)系,發(fā)現(xiàn)有四種類型:(1)從電力消費(fèi)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)單向因果關(guān)系;(2)從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到電力消費(fèi)單向因果關(guān)系;(3)雙向的因果關(guān)系;(4)無因果關(guān)系.該研究為不同類型的轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體電力供給政策的制定提供重要依據(jù).G.CastagnetoGissey 也研究了電力現(xiàn)貨價(jià)格市場(chǎng)的Granger因果網(wǎng)絡(luò).

    四、Granger因果檢驗(yàn)在生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用

    格蘭杰因果關(guān)系應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)域是在格蘭杰提出定義的幾十年后才有所發(fā)展.格蘭杰的因果關(guān)系是對(duì)因果關(guān)系的思考,其后各種的格蘭杰因果關(guān)系的發(fā)展都是圍繞預(yù)測(cè)展開的.因此,在生物系統(tǒng)與環(huán)境領(lǐng)域,有許多學(xué)者對(duì)太陽(yáng)輻射與全球溫度、氣候變化之間的因果關(guān)系進(jìn)行了研究,并取得了一定成就.Sugihara G[4]在2012年進(jìn)一步完善了Granger因果檢驗(yàn),提出非線性空間重構(gòu)方法,并將其運(yùn)用到復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng),解決了有爭(zhēng)議的sardineanchovytemperature 問題.2012年,Antonello Pasini 通過格蘭杰因果分析發(fā)現(xiàn),自1960年以來太陽(yáng)總輻照度和全球氣溫之間第一次顯示一個(gè)明顯的因果解耦,這進(jìn)一步顯示太陽(yáng)對(duì)溫度的重要影響,也明顯表現(xiàn)出一個(gè)全球變暖的原因.2012年,Antonello Pasini進(jìn)一步應(yīng)用格蘭杰因果技術(shù)研究最近的全球變暖的原因,即氣候歸因的情況.從直接人為、自然營(yíng)力和自然影響三個(gè)方面,通過分析樣本內(nèi)和樣本外兩種結(jié)果,獲得更多證據(jù)表明最近一次太陽(yáng)輻射和溫度之間的因果解耦.

    五、Granger因果檢驗(yàn)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

    很多研究表明人腦是一個(gè)大的、稀疏的、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),大腦的不同區(qū)域既是相對(duì)獨(dú)立又是相互作用、相互協(xié)調(diào)的有機(jī)體,基于對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)中功能連接的無方向性研究的越來越廣,致使有向的功能連接浮出水面.產(chǎn)生了一些與之相對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法,如動(dòng)態(tài)因果模型(DCM),結(jié)構(gòu)方程模型(SEM).自從格蘭杰在1969年提出格蘭杰因果關(guān)系的概念以來,格蘭杰因果關(guān)系在計(jì)算神經(jīng)科學(xué)、面板數(shù)據(jù)、信號(hào)處理等領(lǐng)域,尤其是在功能腦網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用越來越廣.2004年,Brovelli[5]等通過對(duì)按壓杠桿的清醒著的猴子運(yùn)用譜格蘭杰因果關(guān)系方法,來確定β頻率段為15~30 Hz時(shí),從初級(jí)軀體感覺皮層到運(yùn)動(dòng)皮層的因果影響.2009年,Tian Ge 提出另一種新穎的方法,即運(yùn)用格蘭杰因果模型的擴(kuò)展,驗(yàn)證出人的臉部識(shí)別學(xué)習(xí)與大腦半球差異之間的格蘭杰因果關(guān)系.2009年,Karl Friston 運(yùn)用動(dòng)態(tài)因果模型與格蘭杰因果關(guān)系研究?jī)蓛赡X區(qū)之間配對(duì)格蘭杰因果關(guān)系在任務(wù)態(tài)磁功能影像中的這種效應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò).之后,他通過運(yùn)用GCM和血流動(dòng)力學(xué)建模驗(yàn)證FMRI中的大腦連通性.Shojaie A在2011年用Granger因果檢驗(yàn)分析功能基因和系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域中的問題,他們運(yùn)用基因表達(dá)的時(shí)間序列分析調(diào)控網(wǎng)絡(luò),并確定了重構(gòu)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)閥值.Lena Palaniyappan 在2013年運(yùn)用功能性核磁共振成像(FMRI)時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究精神分裂癥的原因,取得了一系列重要成果.

    在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,Granger因果檢驗(yàn)的方法運(yùn)用越來越廣泛,其相應(yīng)的MATLAB軟件工具箱也不斷的完善、界面也不斷友好、操作也進(jìn)一步簡(jiǎn)捷.Anil K.Seth[6]在2010年編寫了MATLAB軟件工具箱.ZhenXiang Zang在2012年進(jìn)一步完善Granger軟件工具箱,設(shè)計(jì)了更友好的圖形用戶界面,該軟件包用于分析功能性核磁共振成像時(shí)間序列數(shù)據(jù),并通過許多實(shí)際數(shù)據(jù)說明該軟件的強(qiáng)大功能.

    注本文由湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015JC3099)資助,通訊作者:劉躍武

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]Granger C W J.Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods[J].Econometrica,1969:424-438.

    [2] Ray S.Testing granger causal relationship between macroeconomic variables and stock price behaviour:evidence from India[J].Adv.Appl.Econ.Fin,2012,3(1):470-481.

    [3] Wolde-Rufael Y.Electricity consumption and economic growth in transition countries:A revisit using bootstrap panel Granger causality analysis[J].Energy Econ,2014,44:325-330.

    [4] Sugihara G,et al.Detecting causality in complex ecosystems[J].Science,2012,338(6106):496-500.

    [5] Brovelli A,et al.Beta oscillations in a large-scale sensorimotor cortical network:directional influences revealed by Granger causality[J].PNAS,2004,101(26):9849-9854.

    [6] Seth A K.A MATLAB toolbox for Granger causal connectivity analysis[J].J.Neurosci.Methods,2010,186(2):262-273.

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