分析单个独立时间序列变量对 R 中因变量簇的影响

Question

Stack Overflow 社区您好，

我是一名经济研究员，正在为我在 R 中进行的分析寻求统计建议。我的数据集包括一个独立时间序列变量 X 和一大群因时间序列变量 Y1、Y2、...、Y500。

我的目标是从解释性角度理解 X 对整个 Y 变量簇的集体影响，而不是构建预测模型。我对适合这种解释性分析的方法或统计技术感兴趣。

1. 在解释性背景下，用于分析独立时间序列变量对因变量簇的影响的适当统计检验或模型是什么？

2. 格兰杰因果关系方法是否适合此类数据集？如何有效应用？

3. 鉴于因变量数量众多，我如何有效地将它们分组以分析它们对 X 变化的集体反应？

4. 是否有特定的 R 包或函数特别适合这种类型的聚类时间序列分析？

您对相关 R 资源的指导、建议或参考将会非常有帮助。预先感谢您的协助！

Answer 1

分析独立时间序列变量对因变量簇的影响是一个有趣的挑战。通过这个解释性分析，您可以采取几种不同的路线。以下是一些建议：

格兰杰因果关系检验：如果您想调查自变量 (X) 与每个因变量 (Y1、Y2、...、Y500) 之间的因果关系，格兰杰因果关系可能是一种合适的方法。主要概念是看看 X 的先前值是否可以告诉我们 Y 的未来值，而不是我们目前从 Y 的先前值中了解到的信息。

R 中的 Granger 因果关系测试可以使用 lmtest 包中的 grangertest 函数进行。在运行测试之前，请确保验证您的时间序列是否稳定。

   For instance:

    install.packages("lmtest")
    library(lmtest)

    # Assuming tsX and tsY are your time series
    grangertest(tsY ~ tsX, order = your_lag_order, data = your_data)

聚类分析：通过使用聚类分析，您的因变量可以根据它们对 X 变化的反应进行分组。这可以帮助您确定行为类似的变量子集。

例如：

      # Assuming tsY is your dependent variable
      your_data <- data.frame(tsX, tsY)
      cluster_result <- kmeans(your_data, centers = 
      your_number_of_clusters)