python 领先-滞后分析 lead-lag regression

理论

格兰杰Granger因果关系检验只能得出两变量之间是否存在因果关系

https://max.book118.com/html/2018/0613/172349596.shtm

名字有误,并非因果

这个例子揭示了Granger Causality和因果关系的本质区别:前者说的是一种可预测性(forcasting),如果A事件对于预测B事件是有用的,那么我们就说:A是B的Granger Causality(即:拒绝“A不是B的Granger Causality”);

https://www.zhihu.com/question/34787362

p7 格兰杰因果检验

https://max.book118.com/html/2020/0908/5102242131002342.shtm

要求序列平稳

定义

https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&filename=1013121203.nh

from《股票收益的领先—滞后效应的研究》P19

python 领先-滞后分析 lead-lag regression

三种平稳性检验方式P20

单位根检验

 

python 领先-滞后分析 lead-lag regression

https://max.book118.com/html/2018/0613/172349596.shtm


考虑领先滞后关系的宏观因子择时策略

python 领先-滞后分析 lead-lag regression

https://max.book118.com/html/2020/0908/5102242131002342.shtm

python 领先-滞后分析 lead-lag regression

2. 股票收益的领先—滞后效应的研究(武汉理工)

https://kreader.cnki.net/Kreader/CatalogViewPage.aspx?dbCode=cdmd&filename=1013121203.nh&tablename=CMFD201301&compose=&first=1&uid=

 

 

3. 中国股票市场领先滞后关系影响因素研究(西南财经)

https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD2017&filename=1017013474.nh&v=rCAnH9VsCCqMeatOZd0rywnN2y3VL-aQA4K2aFJtUqrwH4a-ZcXCehXbh0m8z7Yq 

python

1. 使用python statsmodel包

https://www.cnblogs.com/anai/p/13083048.html

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