经济变量因果性的多时间尺度效应及因果推断

探索事物间因果性几乎是所有学科的研究目的之一。以往经济变量因果性的研究，常在单一且不加说明的时间尺度下进行，忽略了时间尺度对因果性的影响。而近现代许多学科理论认为，许多事物或过程均具有多尺度效应。自然将引发对以下科学问题的思考，如变量间因果性会不会因时间尺度变化而变化？不同尺度上的因果性是否有联系或可转化？若因果性具有多尺度效应，则推断技术又需做何发展？由此，本项目拟综合因果网络模型与Granger因果模型的各自优势，利用信号处理及多尺度系统理论与技术，研究多变量多时间尺度因果模型与检验技术；以时间代替空间的方法，吸收景观生态学的空间尺度的分析范式及尺度转换技术，探索不同时间尺度因果性的转化机制及其分析方法；实证研究我国若干宏观经济变量间因果性的时间尺度效应及因果转化规律，并检验推断技术的适用性。本项目将因果性的认识提升到新的高度，研究成果对因果推断与经济实践具有重要的理论价值与现实意义。

目前，关于经济变量间因果性的研究主要是从单一时间尺度和静态角度上的考虑，忽视时间尺度对因果性的影响。但是，通过哲学、现代多尺度科学及景观生态学等学科对事物间联系机制的论证，可知时间尺度是变量间的因果关系赖以存在的重要条件之一。因此，有必要将时间尺度视为影响变量间因果性的重要因素，即因果性存在多时间尺度效应；并建立与此相适应的因果性的多时间尺度效应测定方法以及因果推断技术；实证研究宏观经济变量间因果性的时间尺度效应及因果转化规律。. 为了达到此目的，项目组首先将经济变量视为传导中的随机信号，从信号传导的角度给出了经济变量因果性的可操作性定义。其次，在充分考虑经济变量的相互作用理论、经济干预的现实需要的基础上，利用小波分析、经验模态方法与多尺度随机建模等多尺度系统理论及技术，将原始经济变量时间序列分解成多个不同时间尺度的子序列。综合因果网络模型的多变量因果推断结构及Granger因果模型的双向因果推断的结构优势，在可操作性定义的引导下利用时间序列分析、动态相关等统计技术，建立了多时间尺度因果模型。再结合蒙特卡罗及拟蒙特卡罗等数字模拟方法，探索了更具体的推断技术。最后，利用多时间尺度因果模型及统计检验技术，实证研究了我国多个经济变量，以量化我国经济变量间因果性的多时间尺度效应；检验了多变量多时间尺度因果模型与推断技术的适用性。. 截止至2015年12月，正式完成了2部专著的出版；发表了7篇学术期刊论文，其中2篇被SCI收录，1篇为国内权威，其它均被CSSCI收录。另外，有3篇相关的学术论文已向国际SSCI杂志投稿。. 总体来看，本研究完成了立项计划的预期目标。但对原设计的研究内容的第三部分：不同时间尺度下经济变量间因果性的转化机制及其分析方法，研究还不够深入和系统。同时在时间进度控制和成果发表方向等方面仍有很大的改进余地。