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Surrogate-based test for Granger causality

机译：基于代理的格兰杰因果关系检验

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An approach for testing the presence of Granger causality between two time series is proposed. The residue of the destination signal after self-prediction is computed, after which a cross-prediction of the source signal over this residue is examined. In the absence of causality, there should be no cross-predictive power, due to which the performance of the cross-prediction system can be used as an indication of causality. The proposed approach uses the surrogate data method, and implements the self- and cross-prediction systems as feedforward neural networks. It is tested on synthetic examples, and a sensitivity analysis demonstrates the robustness of the approach.
机译：提出了一种测试两个时间序列之间是否存在格兰杰因果关系的方法。计算自预测后的目标信号的残差，然后检查该残差上源信号的交叉预测。在没有因果关系的情况下，不应有交叉预测能力，因此，交叉预测系统的性能可以用作因果关系的指标。所提出的方法使用替代数据方法，并将自预测和交叉预测系统实现为前馈神经网络。在合成示例上进行了测试，敏感性分析证明了该方法的鲁棒性。

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