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来源 ：DeepHub IMBA 本文 约2000字 ，建议阅读 5分钟 本文系统性地探讨了时间序列计量经济学中的因果推断方法体系。 经济时间序列中的因果关系研究已超越了传统的相关性分析范畴。本文系统性地探讨了时间序列经济数据中因果关系的识别与量化方法，涵盖从经典的格兰杰因果检验到现代因果推断技术的全方位论述。 格兰杰因果检验 格兰杰因果检验是评估时间序列预测能力的基础性计量工具，用于检验一个时间序列对另一个时间序列的预测贡献。 import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.stattools import grangercausalitytests from statsmodels.tsa.api import VAR class GrangerAnalysis: def __init__(self, data): self.data = data def test_granger_causality(self, variable1, variable2, max_lags=12): """执行双变量格兰杰因果检验"""
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