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举例说明格兰杰因果关系

12月24日 编辑 39baobao.com

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要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。 早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“>”毫无道理,换成“”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。 事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(A|C)=1,P(B|C)=1,那么显然有P(B|AC)=P(B|C),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。 因此,Granger(1980)提出了因果关系的定义,他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则,也在逐步发展变化: 最初是根据分布函数(条件分布)判断,注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息,Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n),Xn+1为第n+1期X的取值,Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。 F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn − Yn)) - - - - - - - (1) 后来认为宇宙信息集是不可能找到的,于是退而求其次,找一个可获取的信息集J来替代Ω: F(Xn+1 | Jn) ≠ F(Xn+1 | (Jn − Yn)) - - - - - - - (2) 再后来,大家又认为验证分布函数是否相等实在是太复杂,于是再次退而求其次,只是验证期望是否相等(这种叫做均值因果性,上面用分布函数验证的因果关系叫全面因果性): E(Xn+1 | Jn) ≠ E(Xn+1 | (Jn − Yn)) - - - - - - - (3) 也有一种方法是验证Y的出现是否能减小对Xn+1的预测误差,即: σ2(Xn+1 | Jn)

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