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최근, 시계열 간 정보 흐름을 평가하기 위한 엄격하지만 간결한 공식이 도출되어 인과관계를 정량적으로 이해할 수 있게 되었습니다. 결과적인 인과관계의 중요성을 평가하기 위해서는 정규화가 필요합니다. 정규화는 Lyapunov 지수와 유사한 일차원 위상공간 확장율 및 신호 대 잡음 비율을 흐름 수신자의 여분 엔트로피 진화의 균형 속에서 정보 흐름의 속도와 구별함으로써 이루어집니다. 이는 자기회귀 모델로 검증되어 실제 금융 분석 문제에 적용됩니다. IBM(International Business Machines Corporation)에서 GE(General Electric Company)로 이어지는 비정상적으로 강한 단방향 인과관계가 초기 시대에서 확인되었으며, 이는 메인프레임 컴퓨터 시장에서 거대 기업과 경쟁했던 "일곱 난쟁이"에 대한 오래된 이야기를 우리에게 조명합니다.
X. San Liang (Mon,)은 이 질문을 연구하였습니다.