J'essaie de me renseigner sur la causalité de Granger. J'ai lu les articles sur ce site et plusieurs bons articles en ligne. Je suis également tombé sur un outil très utile, le calculateur de causalité bivariée de Granger - Statistiques gratuites , qui vous permet de saisir vos séries chronologiques et de calculer les statistiques de Granger. Ci-dessous, la sortie des exemples de données inclus sur le site. J'ai également pris le temps d'interpréter les résultats.
Mes questions:
- Mon interprétation est-elle correcte d'un point de vue directionnel?
- Quelles informations clés ai-je négligées?
- Quelle est également la signification et l'interprétation des graphiques CCF? (Je suppose que CCF est une corrélation croisée.)
Voici les résultats et les graphiques que j'ai interprétés:
Summary of computational transaction
Raw Input view raw input (R code)
Raw Output view raw output of R engine
Computing time 2 seconds
R Server 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net
Granger Causality Test: Y = f(X)
Model Res.DF Diff. DF F p-value
Complete model 356
Reduced model 357 -1 17.9144959720894 2.94360540545316e-05
Granger Causality Test: X = f(Y)
Model Res.DF Diff. DF F p-value
Complete model 356
Reduced model 357 -1 0.0929541667364279 0.760632773377753
Mon interprétation:
- Le test était basé sur 357 points de données et a été effectué avec un décalage de 1
- La valeur de p de 0,0000294 signifie que je peux rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle x ne cause pas y pour Y = f (x).
- La valeur de p de 0,76 me permet d'accepter la valeur nulle pour X = f (Y)
- Le fait que la première hypothèse ait été rejetée et la seconde acceptée est une bonne chose
- Je suis un peu rouillé lors de mon test F, donc je n'ai vraiment rien à dire à ce sujet pour l'instant.
- Je ne sais pas non plus comment interpréter le graphique CCF.
J'apprécie vraiment si certains d'entre vous qui connaissent bien la causalité de Granger pourraient me faire savoir si j'interprète cela correctement et remplir également certains des blancs.
Merci de votre aide.
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