偏Granger因果で「第三者効果」を排除しつつ因果性検定してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

遥か古の時代、まだ自分が研究者だった頃にデータ分析に使っていた手法のひとつに偏Granger因果 (partial Granger causality) というものがありました。これはGuo et al. (2008)で提唱されたもので、当時は著者グループ提供のオリジナルMatlabツールボックスを使っていたのですが、仕事も変わりRやPythonをメインに使うようになってからは触る機会は全くなくなっていたのでした。 ところが、先日偶然その偏Granger因果について触れる機会があったので、もしかしてと思ってググってみたらR実装があることに気付きました。こちらの{FIAR}パッケージです。 とりあえずちょっと触ってみた感じでは、当時のMatlabツールボックスよりもGUIという面では弱いものの、一方でMatlabツールボックスでは未整備でユーザーが自分で書かなきゃいけなかったようなところは逆

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“あらかじめZのXへの影響を考慮したXの自己予測（予測誤差分散）に対して、ZのXとYへの影響を考慮したXがその自己予測を改善するのであれば、偏Granger因果の意味でXとYとの間には因果性があると認めるというロジック”