格兰杰检验需要多少数据

本文探讨了量化概念在财务和投资领域的应用，特别是通过统计学方法代替主观判断，在大量历史信息中筛选出可能产生异常回报的机会。在当前，我国财务学中的“量化”概念逐渐受到关注，其核心概念是“定量”。

在此基础上，文章引入了一种基于非线性格兰杰因果关系的方法，对我国的外汇市场进行了实证分析。格兰杰因果分析是利用线性模型对已有数据进行解析，以确定数据之间的因果关系。随着经济和金融学的不断发展，人们越来越认识到一维格兰杰因果分析方法的局限性，特别是在各变量间存在非线性互因的情况下。

文章对非线性格兰杰因果分析方法的发展进行了讨论。非线性 Granger 因果检验的思想与线性 Granger 因果检验相似，都是判断一个时间序列的信息是否会对另一个时间序列的未来信息产生影响。本文还通过数值仿真，探讨了 GARCH-BEKK 和 APARCH 两种方法在剔除条件方差矩阵中的因果效应方面的应用。

文章重点讨论了线性和非线性的 Granger 因果关系检验，利用 NKTN 的 Granger 因果关系，基于 Diks 和 Panchenko 的研究，对八个货币变动之间的因果关系进行了分析。文章还讨论了如何利用 GARCH-BEKK 和 APARCH 等统计数据，通过不同的统计手段和统计数据，分析影响我国货币变动的主要因素和影响因素。

本文利用非线性 Granger 因果分析方法，对多种汇率间的线性和非线性因果关系进行了探讨。通过四个主要步骤，揭示了汇率变动对汇率变动的影响。文章还深入讨论了非线性 Granger 因果模型的优势，即可以同时考虑变量间的非线性因果，而不限于由线性原因导致的伪回归问题。未来，该项目还将继续深入研究非线性格兰杰因果领域，并探索其他样本类型在剔除因素后的变化情况。针对高维数据的错误问题，将采用数据尖化法降低错误率。该项目还将采用定量方法计算 NKTN 和 QNKTN 的因果效应，并进行深入的理论论证。

参考文献：

[1] 潘慧峰, 袁军. Granger 因果检验的文献回顾 [J]. 科学决策, 2016(09): 58-94.

[2] Mahdavi S, Sohrabian A. The Link between the Rate of Growth of Stock Prices and the Rate of Growth of GNP in the United States: A Granger Causality Test [J]. The American Economist, 1991, 35(2): 41-48.

[3] 李楠, 陈暮紫, 陈敏. Granger 因果检验的非线性进展及应用研究 [J]. 数理统计与管理, 2017, 36(05): 891-905.

[4] 房振明, 峰, 李晔, 卢涛. 我国股票与权证市场之间的线性及非线性因果关系 [J]. 系统工程, 2006(07): 50-56.

[5] 丁乙. 我国股票市场波动和经济增长周期的关系研究——基于线性和非线性Granger因果关系检验 [J]. 江苏社会科学, 2018(03): 175-182.