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  Assessing Nonlinear Granger Causality from Multivariate Time Series

Sun, X. (2008). Assessing Nonlinear Granger Causality from Multivariate Time Series. In W. Daelemans, B. Goethals, & K. Morik (Eds.), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008 (pp. 440-455). Berlin, Germany: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C72B-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-37FE-2
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-540-87481-2_29.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Sun, X1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A straightforward nonlinear extension of Granger’s concept of causality in the kernel framework is suggested. The kernel-based approach to assessing nonlinear Granger causality in multivariate time series enables us to determine, in a model-free way, whether the causal relation between two time series is present or not and whether it is direct or mediated by other processes. The trace norm of the so-called covariance operator in feature space is used to measure the prediction error. Relying on this measure, we test the improvement of predictability between time series by subsampling-based multiple testing. The distributional properties of the resulting p-values reveal the direction of Granger causality. Experiments with simulated and real-world data show that our method provides encouraging results.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2008-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-87481-2_29
BibTex Citekey: 5254
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2008)
Veranstaltungsort: Antwerpen, Belgium
Start-/Enddatum: 2008-09-15 - 2008-09-19

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Daelemans, W, Herausgeber
Goethals, B, Herausgeber
Morik, K, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 440 - 455 Identifikator: ISBN: 978-3-540-87480-5

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 5212 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -