【摘 要】
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经济时间序列分析研究的一个主要目的就是分析经济变量之间是否存在因果关系。Granger因果关系检验方法是其中最重要、也是被使用最广泛的方法。自1969年Granger因果关系检验
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经济时间序列分析研究的一个主要目的就是分析经济变量之间是否存在因果关系。Granger因果关系检验方法是其中最重要、也是被使用最广泛的方法。自1969年Granger因果关系检验方法问世以来,各国学者做了诸多改进发展,然而研究表明,该方法用于复杂系统分析究方面尚存在不足。 本文以Granger因果关系定义的基本思想为基础,引入面向复杂系统的自组织数据挖掘方法,建立了基于自组织数据挖掘的因果关系检验方法体系,用于复杂系统因果关系检验。 我们首先建立了基于GMDH的因果关系检验方法: (1) 给出了基于GMDH的因果关系定义,设计了检验方法的算法步骤,还编制了相应的算法程序。 (2) 通过理论分析、算例讨论和人民币汇率的实证研究三种途径对基于GMDH的因果关系检验方法和Granger因果关系检验方法进行了比较研究,揭示了前者研究复杂系统因果关系的有效性。 GMDH检验方法适用于具有确定特征的单输出(结果)——多输入(原因)复杂系统。进一步,将自组织数据挖掘中的其他方法与Granger因果关系定义的基本思想结合,还提出并初步探讨了以下检验方法: (1) 适用于具有确定特征的多输出(结果)——多输入(原因)复杂系统的参数OSA因果关系检验方法以及作为其延伸的基于OSA的解释结构模型, (2) 适用于模糊的单输出(结果)——多输入(原因)复杂系统的非参数FRI因果关系检验方法及考虑数据划分影响的基于AC的FRI因果关系检验方法, (3) 适用于多输出(结果)——多输入(原因)复杂系统的非参数的基于OSA思
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