約 3 年分の毎日のデータ (時系列ごとに約 1100 データ ポイント) であるいくつかのデータセットのグレンジャーの因果関係を判断するための Python スクリプトを作成した開発者がいます。スクリプトはうまく動作しているように見えますが、どの MaxLag を選択すればよいかわかりません。私たちの目標は、考えられる因果関係を特定し、因果関係のラグタイム (1 日、2 日、7 日、14 日など) を特定することです。明らかに、maxlag の数値を 1 から 15 に変更すると、非常に異なる数値が得られます。以下で参照しているコード部分を参照してください。
granger_test_result = grangercausalitytests(data[:, 1::-1], maxlag=12, verbose=False)
optimal_lag = -1
F_test = -1.0
for key in granger_test_result.keys():
_F_test_ = granger_test_result[key][0]['params_ftest'][0]
if _F_test_ > F_test:
F_test = _F_test_
optimal_lag = key
return optimal_lag
MaxLag が高いほど、時系列でより多くの「分析」が行われ、MaxLag の数値が高くなり、より強い因果関係の結果が得られることを理解しています。因果関係の実際の「ラグ」が何であるかを知っている場合にのみ、それは非常に役立つように見えます。