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基于Lasso改进的一般因果关系检验

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摘要通常所说的Granger因果关系检验，实际上是对线性因果关系的检验，无法检验非线性因果关系。Peguin和Terasvirta（1999）进行了基于泰勒展式的一般性扩展，应用于非线性因果关系检验，并采用提取主成分的方法解决其中的多重共线性问题。但是，提取主成分对解决多重共线性的效果并不太好。Lasso回归是目前处理多重共线性的主要方法之一，相对于其他方法，更容易产生稀疏解，在参数估计的同时实现变量选择，因而可以用来解决检验中的多重共线性问题，以提高检验的效率。对检验程序的模拟结果表明，基于Lasso回归的检验取得较好的效果。

DOI pj01o6mxdy/573027

作者邱南南

机构地区不详

出处《统计与信息论坛》 2008年2期

关键词因果关系多重共线性 Lasso回归

分类 [社会学][统计学]

出版日期 2008年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）