Python统计信息模型Granger因果关系测试返回空字典

Python统计信息模型Granger因果关系测试是一种用于分析时间序列数据之间因果关系的方法。Granger因果关系测试基于时间序列的自回归模型，通过比较包含和不包含某个变量的模型的预测能力来判断该变量对其他变量的因果影响。

具体而言，Granger因果关系测试可以用于判断一个时间序列变量是否能够提供关于另一个时间序列变量未来值的有用信息。测试的原假设是，如果一个时间序列变量的过去值对另一个时间序列变量的预测没有提供额外的信息，那么这两个变量之间不存在Granger因果关系。

Granger因果关系测试的步骤如下：

1. 收集需要分析的时间序列数据。
2. 构建自回归模型，选择适当的滞后阶数。
3. 比较包含和不包含待测变量的模型的预测能力，通常使用F统计量进行比较。
4. 根据F统计量的显著性水平，判断是否存在Granger因果关系。

Granger因果关系测试在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、金融学、社会科学等。它可以帮助分析人们对于某个变量的观察是否能够提供关于其他变量未来值的预测能力，从而有助于决策和预测。

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