granger非线性因果关系检验的matlab代码

资 源 简 介

granger非线性因果关系检验的matlab代码

详 情 说 明

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。