概要 仕事でグレンジャー因果検定を使う機会があったので、グレンジャー因果検定について勉強したことを記載します。また、statsmodelsのAPIを使い、株式データを使って簡単な検定をしてみました。 概要 グレンジャー因果検定 考え方 ARモデル(自己回帰モデル) VARモデル(ベクトル自己回帰モデル) 検定方法 F検定 注意点 サンプル数が多い時 交絡因子について 株式データを使って検定 statsmodelsのグレンジャー因果検定 おわり 参考 間違いがありましたら、コメントいただけたら嬉しいです。 グレンジャー因果検定 考え方 時系列データ , において、 が増減すると も同じように増減するという関係なのかを検証したい。 未来の の値の予測に、現在と過去の の値を使って予測した時より、 の値も加えて予測したほうが精度が改善される時、 から にGrengerの意味で因果があるという。