多元时间序列因果关系分析研究综述

摘要：

多元时间序列的因果关系分析是数据挖掘领域的研究热点.时间序列数据包含着与时间动态有关的、未知的、有价值的信息,因此若能挖掘出这些知识进而对时间序列未来趋势进行预测或干预,具有重要的现实意义.为此,本文综述了多元时间序列因果关系分析的研究进展、应用与展望.首先,本文归纳了主要的因果分析方法,包括Granger因果关系分析、基于信息理论的因果分析和基于状态空间的因果分析;然后,总结了不同方法的优缺点、适用范围和发展方向,并概述了其在不同领域的典型应用;最后,讨论了多元时间序列因果分析方法待解决的问题和未来研究趋势.

关键词：多元时间序列、Granger因果分析、转移熵、状态空间

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：64-78