Δείκτης αιτιότητας κατά Granger σε χρονοσειρές με χάσματα και εφαρμογή στους ατμοσφαιρικούς ρύπους
Creators: name: Τσαούση, Αντιόπη Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Χρονοσειρές με κενές καταχωρήσεις
Αιτιότητα κατά Granger
Μέθοδος Measured Adapted Gap Removal
Μέθοδος Gap Closure
Time series with gaps
Granger causality
Measured Adapted Gap Removal method
Gap Closure method

description: Στην παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζεται ο έλεγχος αιτιότητας κατά Granger (Granger Causality) και ο υπό συνθήκη έλεγχος αιτιότητας κατά Granger (Conditional Granger Causality) σε πολυμεταβλητές χρονοσειρές με κενές καταχωρήσεις και η εφαρμογή αυτού σε χρονοσειρές ατμοσφαιρικών ρύπων. Εντοπίζονται τα προβλήματα που παρουσιάζονται κατά την ανάλυση των χρονοσειρών, ένα από τα οποία είναι και η έλλειψη στασιμότητας, μιας και η στασιμότητα των χρονοσειρών κρίνεται απαραίτητη για την εφαρμογή του ελέγχου της αιτιότητας κατά Granger. Επιπλέον, αναπτύσσεται η αιτιότητα κατά Granger σε πολυμεταβλητές χρονοσειρές, η οποία ορίζει το κατά πόσο μία μεταβλητή επιδρά σε μία άλλη ή δέχεται επίδραση από αυτή ή είναι μεταξύ τους ανεξάρτητες και η υπό συνθήκη αιτιότητα κατά Granger, η οποία ορίζει το κατά πόσο μία μεταβλητή επιδρά σε μία άλλη ή δέχεται επίδραση από αυτή στο πλαίσιο της ύπαρξης πρόσθετων μεταβλητών, οι οποίες επιδρούν και αυτές στη διαμόρφωση των μεταβλητών της χρονοσειράς. Εξετάζεται ο έλεγχος αιτιότητας κατά Granger σε περιπτώσεις πολυμεταβλητών χρονοσειρών με κενές καταχωρήσεις. Για την αντιμετώπιση του προβλήματος των κενών καταχωρήσεων των χρονοσειρών, ώστε στην συνέχεια να διαπιστωθεί με τη βοήθεια της αιτιότητας κατά Granger και της υπό συνθήκης αιτιότητας κατά Granger η αλληλεπίδραση μεταξύ των μεταβλητών των χρονοσειρών, χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος ένωσης χασμάτων (Gap Closure) και η μέθοδος Measure Adapted Gap Removal (MAGR), η οποία και αναπτύχθηκε στο πλαίσιο της παρούσας διπλωματικής εργασίας. Εφαρμόστηκαν οι παραπάνω μέθοδοι αντιμετώπισης των χασμάτων μεταξύ των μεταβλητών των χρονοσειρών και εν συνεχεία πραγματοποιήθηκε διερεύνηση της αιτιότητας κατά Grangerκαι της υπό συνθήκης αιτιότητας κατά Granger σε μετεωρολογικά δεδομένα και δεδομένα ατμοσφαιρικών ρύπων, δίνοντας ιδιαίτερη έμφαση στις ημερήσιες συγκεντρώσεις του όζοντος, διαφόρων σταθμών μέτρησης ατμοσφαιρικών ρύπων στην ευρύτερη περιοχή της Θεσσαλονίκης. Τέλος, διαπιστώθηκε ότι με τη χρήση της μεθόδου Measure Adapted Gap Removal (MAGR), για την αντιμετώπιση των κενών καταχωρήσεων στις χρονοσειρές, προκύπτουν πιο ξεκάθαρα αποτελέσματα όσον αφορά την αλληλεπίδραση των μεταβλητών των χρονοσειρών μεταξύ τους και σε κάποιες περιπτώσεις προέκυψαν αναμενόμενες αλληλεπιδράσεις μεταξύ των μεταβλητών, οι οποίες δεν παρατηρήθηκαν μετά την εφαρμογή της μεθόδου Gap Closure.
description: The present Master’s thesis presents the Granger Causality and Conditional Granger Causality testing in multivariate time series with gaps, as well as its application to time series of air pollutants. The thesis presents the problems encountered during the analysis of time series, one of which is the lack of stationarity (since stationarity is considered necessary for the implementation of Granger Causality testing). Moreover, the thesis presents the Granger causality testing in multivariate time series, which defines whether one variable affects another or is affected by it, or whether they are independent to each other. Further, it develops Conditional Granger Causality, which defines whether one variable affects another or is affected by it under the presence of additional variables, which, in turn, affect the variables of the time series. The Granger causality test is examined in cases of multivariate time series with gaps. In order to address the problem of gaps in the series, for the purpose of subsequently establishing the interaction between the variables of the time series with the help of Granger causality and conditional Granger causality, the Gap Closure method and the Measure Adapted Gap Removal (MAGR) method were used. Both these methods of removing the gaps were applied and the Granger causality and conditional Granger causality were investigated in meteorological data and air pollutants data, focusing especially on daily ozone concentrations from various air pollution monitoring stations in the wider area of Thessaloniki. It was established that the use of the Measure Adapted Gap Removal (MAGR) method for the removal of gaps in time series yields more consistent results on the interaction between time series variables, while in some cases certain anticipated interactions between the variables emerged, which were not observed after the application of the Gap Closure method.