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Times_GrangerCausality    

简述
进行多元时间序列的Granger因果分析，原假设：输出结果的第二列不是第一列的Granger原因
定义
Times_GrangerCausality(Y:Array; Q:Integer):Array
参数
名称类型说明
YArray多元时间序列数据，二维数组，每行为一时间，每列为一指标
QInteger滞后阶数，为整数类型
返回Array
第["result"]列：Granger因变量，结果
第["cause"]列：Granger自变量，原因
第["F-Stat"]列：F统计量
第["P-Value"]列：F统计量的P值
  • 范例

    只说明该函数的用法，不考虑实际背景应用，我们继续使用招商银行，浦发银行的收盘价数据来做Granger因果检验。
    return Times_GrangerCausality(close1|close2,2);

    结果：
    array(("result":0,"cause":1,"F-Stat":123.8121,"P-Value":0.00),
    ("result":1,"cause":0,"F-Stat":1.5181,"P-Value":0.2201))
    1是0的Granger原因，0不是1的Granger原因。即浦发银行是招商银行股价波动的原因。
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