論文の概要: Bayesian Vector AutoRegression with Factorised Granger-Causal Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03614v2
- Date: Fri, 24 May 2024 01:40:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 23:07:01.692378
- Title: Bayesian Vector AutoRegression with Factorised Granger-Causal Graphs
- Title(参考訳): 因子化されたグランガーカウサルグラフを用いたベイズベクトル自己回帰
- Authors: He Zhao, Vassili Kitsios, Terence J. O'Kane, Edwin V. Bonilla,
- Abstract要約: 本研究では,観測時系列データからGranger因果関係を自動的に検出する問題について検討する。
本稿では,二元的グランガー因果グラフ上の事前分布を階層的に分解した新しいベイズVARモデルを提案する。
我々は,2進グランガー因果グラフの後方推定を効率的に行うアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.030023978159978
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We study the problem of automatically discovering Granger causal relations from observational multivariate time-series data.Vector autoregressive (VAR) models have been time-tested for this problem, including Bayesian variants and more recent developments using deep neural networks. Most existing VAR methods for Granger causality use sparsity-inducing penalties/priors or post-hoc thresholds to interpret their coefficients as Granger causal graphs. Instead, we propose a new Bayesian VAR model with a hierarchical factorised prior distribution over binary Granger causal graphs, separately from the VAR coefficients. We develop an efficient algorithm to infer the posterior over binary Granger causal graphs. Comprehensive experiments on synthetic, semi-synthetic, and climate data show that our method is more uncertainty aware, has less hyperparameters, and achieves better performance than competing approaches, especially in low-data regimes where there are less observations.
- Abstract(参考訳): 本稿では,観測的多変量時系列データからGranger因果関係を自動的に検出する問題について検討し,ベイズ変種を含むVector autoregressive(VAR)モデルと,より最近のディープニューラルネットワークを用いた開発について検討した。
グランガー因果関係のための既存のVAR法は、スパーシリティ誘導法(英語版)またはポストホック閾値を用いて、それらの係数をグランガー因果グラフ(英語版)として解釈する。
代わりに、二元グランガー因果グラフ上の階層的因果分布をVAR係数から分離した新しいベイズVARモデルを提案する。
我々は,2進グランガー因果グラフの後方推定を効率的に行うアルゴリズムを開発した。
合成・半合成・気候データに関する総合的な実験により、我々の手法はより不確実性を認識し、ハイパーパラメータが小さく、特に観測が少ない低データ体制において、競合するアプローチよりも優れた性能を達成することが示された。
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