Interpretazione dei risultati del test di causalità di Granger

Sto cercando di educare me stesso sulla Granger Causality. Ho letto i post su questo sito e molti buoni articoli online. Mi sono anche imbattuto in uno strumento molto utile, il Bivariate Granger Causality - Calcolatore statistico gratuito , che ti consente di inserire le tue serie temporali e calcolare le statistiche di Granger. Di seguito è riportato l'output dei dati di esempio inclusi nel sito. Ho anche preso una crepa nell'interpretazione dei risultati.

Le mie domande:

• La mia interpretazione è direzionalmente corretta?
• Quali approfondimenti chiave ho trascurato?
• Inoltre, qual è il significato e l'interpretazione delle carte CCF? (Suppongo che CCF sia correlazione incrociata.)

Ecco i risultati e le trame che ho interpretato:

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

La mia interpretazione:

• Il test si basava su 357 punti dati ed è stato eseguito con un valore di ritardo pari a 1
• Il valore p di 0,0000294 significa che posso rifiutare l'ipotesi nulla che x non causi y per Y = f (x).
• Il valore p di .76 mi permette di accettare il valore nullo per X = f (Y)
• Il fatto che la prima ipotesi sia stata respinta e la seconda accettata è una buona cosa
• Sono un po 'arrugginito nel mio test F quindi non ho davvero niente da dire su questo per ora.
• Inoltre, non sono sicuro di come interpretare il grafico CCF.

Lo apprezzo molto se qualcuno di voi che è esperto di causalità di Granger potrebbe farmi sapere se lo sto interpretando correttamente e riempire anche alcuni spazi vuoti.

Grazie per l'aiuto.

Avvertenza : non sono particolarmente esperto nella causalità di Granger, ma sono generalmente statisticamente competente e ho letto e compreso la Causalità della Giudea Perla , che raccomando per maggiori informazioni.

La mia interpetazione è direzionalmente corretta

$X$$Y$

Quali intuizioni chiave ho trascurato

$Z$$X$$Y$$Y$$X$$Z$$Y$$X$

Il valore p di .76 mi permette di accettare il valore nullo per X = f (Y)

$X = f(Y)$

Sono un po 'arrugginito nel mio test F

$X$ $Y$$Y$$X_1$$X_2$$X_2$$X_1$$X_1$$X_2$

Inoltre, non sono sicuro di come interpretare il grafico CCF

I grafici delle funzioni di auto-correlazione e di correlazione incrociata forniscono un equivalente grafico approssimativo ai test t utilizzati nella procedura di test. Per comprendere ciò che viene tracciato, è innanzitutto necessario comprendere la correlazione come misura della relazione lineare tra due variabili casuali. La funzione di correlazione incrociata è solo la correlazione di una serie temporale rispetto a una versione ritardata dell'altra e l'autocorrelazione è solo la correlazione incrociata di una funzione e di se stessa. Pertanto questi grafici mostrano la struttura temporale della forza delle relazioni lineari sia internamente (auto) che dall'una all'altra (croce). Vedo dai diagrammi di autocorrelazione, ad esempio, che$Y$$X$ ha un'oscillazione con un periodo picco-picco di circa 120 passi temporali (perché è negativamente correlata con se stessa a circa 60 passi temporali).