用于时间序列分析的变长格兰杰因果关系和转移熵

格兰杰因果关系是时间序列数据中因果推断的基本技术，在社会科学和生物科学中广泛使用。格兰杰因果关系的典型操作假设，影响时间序列的每个时间点都受到其他具有固定时间延迟的时间序列组合的影响。传递熵中也存在固定时滞的假设，它被认为是格兰杰因果关系的非线性版本。然而，固定时滞的假设在许多应用中并不成立，例如集体行为、金融市场和许多自然现象。为了解决这个问题，我们发展了可变拉格-格兰杰因果关系和可变拉格传递熵，推广了格兰杰因果和传递熵，放松了固定时间延迟的假设，并允许原因影响具有任意时间延迟的效果。此外，我们提出了推断变量-拉格-格兰杰因果关系和传递熵关系的方法。在我们的方法中，我们利用动态时间扭曲的最佳扭曲路径来推断可变长度因果关系。我们在一个应用程序上演示了我们的方法，该应用程序用于研究协调的集体行为和其他真实世界的随机推断数据集，并表明我们提出的方法在模拟和真实世界数据集中的性能优于几种现有方法。我们的方法可以应用于时间序列分析的任何领域。这项工作的软件在R-CRAN软件包中提供：VLTimeCausality。