Αιτιότητα κατά Granger σε Απαριθμητές Χρονοσειρές και Εφαρμογή σε Ιστορικά Δεδομένα Προστασίας της Βιοποικιλότητας
Creators: name: Παπασπυρόπουλος, Κωνσταντίνος Γεώργιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Αιτιότητα
Απαριθμητά Δεδομένα
Φυσικό Περιβάλλον
Causality
Count Data
Natural Environment

description: Η παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή παίρνει αφορμή από το σύγχρονο και ανερχόμενο επιστημονικό πεδίο της πολυμεταβλητής ανάλυσης χρονοσειρών απαριθμητών δεδομένων για να εξετάσει κάτι νέο στη διεθνή βιβλιογραφία: την εκτίμηση της αιτιότητας κατά Granger σε χρονοσειρές απαριθμητών δεδομένων. Ελέγχονται δύο μεθοδολογίες: η κλασική (του 1980) των Διανυσματικών Αυτοπαλινδρομούμενων Μοντέλων (VAR) που εφαρμόζεται σε συνεχή δεδομένα και η σύγχρονη (του 2005) μέθοδος από το χώρο της βιοστατιστικής, αυτή των πολυμεταβλητών μοντέλων επιτήρησης, που εφαρμόζεται σε απαριθμητά δεδομένα. Οι δύο μεθοδολογίες εξετάζονται στο κατά πόσο μπορούν να προσεγγίσουν τη αιτιότητα που παράγεται μέσω προσομοίωσης από ένα VAR(1) σύστημα συνεχών δεδομένων. Συγκρίνονται τόσο ως προς το βαθμό εύρεσης της αιτιότητας κατά Granger και της υπό συνθήκη αιτιότητας κατά Granger, όσο και ως προς το βαθμό εύρεσης της έντασης των δύο αυτών τύπων αιτιότητας. Αποδεικνύεται ότι τα VAR μοντέλα με επεξεργασία απαριθμητών δεδομένων (DVAR μέθοδος) φαίνεται να αποκαλύπτουν κατά τον ίδιο τρόπο με τα VAR μοντέλα συνεχών δεδομένων (VAR μέθοδος) τις σχέσεις αιτιότητας όταν το εύρος των τιμών είναι 0 έως 13 και το μήκος των χρονοσειρών μικρό, ενώ λειτουργούν καλύτερα σε μεγάλου μήκους χρονοσειρές. Για πολύ μικρές απαριθμητές τιμές {0,1,2} δεν αποδίδουν καλά, ούτε ως προς την εύρεση της ύπαρξης αιτιότητας, ούτε ως προς το βαθμό έντασής της. Τα πολυμεταβλητά μοντέλα επιτήρησης (MSURV μέθοδος) βρίσκουν καλύτερα τις σχέσεις μη αιτιότητας σε τιμές 0 έως 4 σε σχέση με τη VAR μέθοδο, αλλά έχουν απόκλιση στο βαθμό της έντασης όλων των σχέσεων. Χρειάζεται καινοτομία στις μεθόδους πολυμεταβλητής ανάλυσης χρονοσειρών απαριθμητών δεδομένων για να μπορεί να εκτιμηθεί καλύτερα η αιτιότητα κατά Granger σε απαριθμητά δεδομένα και ιδιαίτερα σε μικρά εύρη τιμών. Στο τέλος, με βάση αυτά τα αποτελέσματα γίνεται εφαρμογή σε πραγματικές χρονοσειρές που τηρούνται με τη μορφή απαριθμητών δεδομένων και σχετίζονται με την προστασία της βιοποικιλότητας. Αποδεικνύεται ότι η αιτιότητα κατά Granger μπορεί να βοηθήσει του διαχειριστές του φυσικού περιβάλλοντος στην πρόληψη της περιβαλλοντικής υποβάθμισης.
description: The present master thesis is influenced by the modern scientific field of the multivariate analysis of time series of counts. The innovation of the thesis is that it examines for the first time in the international literature the issue of Granger causality for time series of counts. Two methodologies are examined: the classic one (1980) of the Vector Autoregressive Models (VAR), which is applied to continuous data, and the modern one (2005), which originates from the biostatistics science, the multivariate surveillance methodology, which is applied to count data. The two methodologies are examined on how good they approach the formerly known Granger causality in multivariate count time series, which is produced by simulating a VAR(1) system of continuous data. They are compared first, on their ability in finding causality relationships in the data and, second, on the strength of these relationships. It is shown that VAR models for counts (DVAR method) detect the Granger causality in the same way as the VAR models for continuous data, when the time series of counts is long and the range of counts is large. When the range of counts is small, say {0,1,2}, DVAR models do not perform well either in finding the causal relationship or in predicting its strength. In such a small range of counts, the multivariate surveillance method (MSURV) identifies well the non causal relationships, but cannot estimate adequately the strength of all the causal relationships. It turns out that there is a need for improving the methods of multivariate time series of counts for the estimation of Granger causality, especially for small values of counts. Based on these results, the studied methodology is applied to real time series of counts from the scientific field of biodiversity conservation. It is proved that Granger causality can be a useful tool to natural environment managers for the prevention of environmental degradation and the management and conservation of wildlife.