[发明专利]基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法

摘要

本发明公开了基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法，该方法在传统格兰杰因果性检测方法基础上，采用核递归最大互相关熵算法建立非线性回归模型，利用非线性回归误差计算因果性指标，通过因果性准则得到两个时间序列之间的因果关系，并对因果性指标和分辨能力指标进行显著性检验。该方法不但能正确地检测出非线性因果关系，而且其分辨能力也更强。因此基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法在实际应用中更加易于推广和使用。

主权项

1.基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用核递归最大互相关熵算法分别建立X＝{x₁,x₂,…,x_N}和Y＝{y₁,y₂,…,y_N}的非线性回归模型，非线性回归模型包括非线性自回归模型和非线性向量自回归模型，其中X和Y分别表示时间序列，N为时间序列的长度；(2)采用贝叶斯信息准则选择非线性回归模型的阶数；(3)利用非线性自回归误差和非线性向量自回归误差计算因果性指标，使用因果性指标计算分辨能力指标来衡量不同因果性检测方法的分辨能力；(4)对因果性指标和分辨能力指标进行显著性检验；(5)通过因果性准则得到两个时间序列之间的因果关系。