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以下是granger非线性因果关系检验的matlab代码。虽然这个代码相对简短,但是可以通过添加注释和说明,更好地理解它的工作原理和实现方法。
```matlab
% 非线性Granger因果关系检验
% 输入:
% - x,n * p规模的矩阵,其中n是样本量,p是变量数
% - maxlag,延迟的最大数量
% 输出:
% - p_value,一个p * p矩阵,其中(i, j)位置上的值表示第i个变量是否因第j个变量产生了因果关系
function p_value = granger_nonlinear_causality(x, maxlag)
n = size(x, 1);
p = size(x, 2);
p_value = zeros(p, p);
for i = 1:p
for j = 1:p
if i == j
continue
end
for k = 1:maxlag
y = [x(k+1:n,i),x(1:n-k,j)];
y_lag = [x(1:n-k,i),x(k+1:n,j)];
% 对y和y_lag进行非线性变换
y = tanh(y);
y_lag = tanh(y_lag);
% 计算非线性Granger因果关系的p值
[~, ~, ~, F] = granger_test(y, y_lag, 1, 1);
p_value(i,j) = p_value(i,j) + F;
end
end
end
% 对p值进行归一化
p_value = p_value / maxlag;
end
```
这是一个非常有用的matlab函数,它可以用于分析非线性因果关系。它的工作原理是,通过计算一个变量对另一个变量的影响,来判断它们之间是否存在因果关系。这对于许多研究领域都非常有用,例如经济学、生物学和天文学等。如果你想更深入地了解这个函数,可以参考matlab文档或相关的研究论文。