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Granger causality in the frequency domain: derivation and applications

Vinicius Lima · Fernanda Jaiara Dellajustina · Renan O. Shimoura · Mauricio Girardi-Schappo · Nilton L. Kamiji 等 7 位作者首次提交 2021-06-07 · 修订 2021-06-07 · v1arXiv预印本

频域格兰杰因果关系：推导与应用AI 解读

Physicists are starting to work in areas where noisy signal analysis is required. In these fields, such as Economics, Neuroscience, and Physics, the notion of causality should be interpreted as a statistical measure. We introduce to the lay reader the Granger causality between two time series and illustrate ways of calculating it: a signal $X$ ``Granger-causes'' a signal $Y$ if the observation of the past of $X$ increases the predictability of the future of $Y$ when compared…Physicists are starting to work in areas where noisy signal analysis is required. In these fields, such as Economics, Neuroscience, and Physics, the notion of causality should be interpreted as a statistical measure. We introduce to the lay reader the Granger causality between two time series and illustrate ways of calculating it: a signal $X$ ``Granger-causes'' a signal $Y$ if the observation of the past of $X$ increases the predictability of the future of $Y$ when compared…

宏观 · 时间序列半参数与非参数预测与混频

关联记录被引 14 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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