如果想知道一个序列是否对预测另一个序列有用，可以用Granger causality test(格兰杰因果检验)。 Granger causality test的思想 如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值，比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小，并且通过了F ...

矣！ 格兰杰因果关系作为一种可以衡量时间序列之间相互影响关系的方法，最近十几年备受青睐。无论是经 ...

（一）协整检验 （二）建立误差修正模型（ECM） （三）格兰杰因果检验 ...

目录 格兰杰因果关系检验 时间序列向量自回归模型 向量自回归模型设定 向量自回归模型的估计 格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验的实际问题 格兰杰因果关系检验 时间序列向量 ...

#当前文件路径 getwd() #设置当前路径，注意转译 setwd("C://Users//Administrator//Desktop//R_test") #导入数据 data<-read.csv("data.csv") 1、平稳性检验单位根检验library(tseries ...

利用时间序列预测方法，我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数，食堂每日就餐人数等等，都是基于各自历史的情况来预测的。 什么是时间序列？ 时间序列，是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合，比如每5分钟记录的收费口车流量，或者每年 ...

在初始概念篇中，我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成，本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。分解的使用场景有很多，比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性，或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性，让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。 加法和乘法时间序列 ...

adf检验是用来检验序列是否平稳的方式，一般来说是时间序列中的一种检验方法。python中可使用现成的工具statsmodels来实现adf检验。 方法及参数： ADF检验总结一句话：如果序列是平稳的，则不存在单位根， 否则就会存在单位根。 同时，源数据 ...