以我国1980—2005年实际数据为样本对我国煤炭消费进行协整分析,协整检验结果说明煤炭消费与国内生产总值(GDP)、结构变化和效率之间存在长期均衡关系.建立的误差修正模型符合反向修正机制,说明煤炭消费短期波动不会影响其长期均衡关系,该模型适合于煤炭消费的短期预测.Granger因果关系检验揭示了GDP、效率分别对煤炭消费量存在单向的Granger因果关系.正交脉冲响应和方差分解分析说明GDP和产业结构变化对煤炭消费具有持续的正影响,而效率对煤炭消费具有持续的负影响.

格兰杰因果matlab代码样条-怪人因果关系 通过时间平滑来减少Granger因果分析中参数估计的过程。 如A过程中所述，使用条件Granger因果关系的修改版本来推断网络的代码，以通过时间平滑来提高Granger因果分析的能力。 必须按照以下方式执行： 巴尼特（Barnett，L.），塞斯（AK），2014年。 J.神经科学。 方法223，50-68。 doi：10.1016 / j.jneumeth.2013.10.018。 。 提供了三个示例仿真： 示例1）main_sim_1N_high_freq.m示例2）main_sim_1N_low_freq.m示例3）main_sim_9N.m 示例1和2分别拟合了一个由高频或低频控制的信号的模型。 示例3使网络适合于包含9个信号的多元系统。 要执行示例，请在MATLAB命令行中调用simualtion： >> main_sim_1N_high_freq

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matlab代码影响格兰杰因果关系（维纳-格兰杰因果关系） 定义： 如果可以通过包括第二时间序列的过去信息来改善当前时间的第一时间序列的自回归预测，则可以说第二时间序列对第一时间序列具有因果关系。 在频域中，效应变量的总频谱功率被分解为其固有功率，Y的因果贡献以及总功率与固有功率之比表明存在因果影响。 总功率=内在功率+因果功率 历史： 1956年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）提出了这样一个概念：如果通过合并有关第一个变量的信息来提高预测第二个变量的能力，则可以将一个变量或时间序列称为因果关系。 Wiener，N.，1956年。预测理论。 在：贝肯巴赫。 E.（Ed。），工程师现代数学。 纽约麦格劳-希尔。 1969年，计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）在随机过程的线性自回归模型的背景下实现了这一想法。 Granger，CW（1969）。 通过计量经济学模型和互谱方法研究因果关系。**《计量经济学》：《计量经济学学会杂志》 **，424-438。 1982年4月，John Geweke开发了WGC的频谱分解，其中总时域WGC等于从零到奈奎斯特频率的

格兰杰因果检验是由格兰杰提出的一种基于统计学的因果检验方法，该方法可以用于判断两个时间序列的因果关系，通过F检验与置信度进行判别时间序列x与y之间的相互因果关系来完成，程序中采用BIC原则来自适应时间序列所选取的最佳迭代长度。

Granger因果检验的经典论文。值得每一个研究者细细品读

matlab滑动条码内核格兰杰因果关系 使用内核技巧降低复杂度的代码来评估非线性Granger因果关系这组函数实现了内核Granger因果关系，从而可以检测非线性动态相互作用，如所述。 内核Granger因果关系和动力学网络分析D.Marinazzo，M.Pellicoro和S.Stramaglia物理评论E，77，056215（2008） 非线性Granger因果关系的核方法D. Marinazzo，M.Pellicoro和S. Stramaglia Phys。 莱特牧师卷100帕格144103（2008） 该文件夹包含两个工具箱 内核因果关系最后 LOO_crossvalidation用于选择模型顺序 将这两个工具箱与其他MATLAB工具箱解压缩，然后将它们添加到您的路径中。 您会发现以下脚本： test_KGC_KCL：在5个节点的模拟网络上运行内核因果关系 test_biv_2n：在两个耦合图上测试KGC test_var_eps_1：两个耦合图的耦合参数在时间上的调制（包含对Granger因果关系和与滑动窗口的相关性的调用） 请不要犹豫与我们联系以获取建议和意见 免责声明和责

格兰杰因果matlab代码时间序列中的Granger因果推理，用于识别睡眠中的分子指纹 该存储库包含在SLIMMBA项目中实现的代码（通过呼吸分析监测睡眠和光诱导代谢）。 我们使用格兰杰因果关系的概念研究了代谢与睡眠之间的依赖性，并设计了一种基于神经网络和自举法推断非线性格兰杰因果关系的技术。 通常，我们考虑的问题可以如下形式化。 我们假设我们获得了从不同实验单位（在这种情况下为单个个体，即受试者）检索到的多元时间序列的N个副本。 这些多元时间序列包括： 分类值目标变量Y ，代表T个时间段内的睡眠阶段。 M个连续值的离子强度时间序列X j ，其中j = 1，...，M 。 然后的目的是鉴定与睡眠阶段相关的代谢产物，即驱动睡眠阶段的代谢产物和由该阶段驱动的代谢产物。 贡献者 RičardsMarcinkevičs（） ĐorđeMiladinović（） 背景 人类睡眠与新陈代谢之间的关系尚未得到系统的研究和充分理解。 我们在格兰杰因果关系的框架下研究了睡眠阶段与呼气质谱之间的关系。 我们使用可扩展的神经网络方法来推断连续值和分类值变量之间的非线性Granger因果关系。 我们在具有不同

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1969-诺奖得主Granger-Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods