Почему - Саманта Клейнберг (2017)

В то время как вероятностные методы тестируют, насколько шансы того, что случится некое событие, меняются в зависимости от причины, мы также можем проверить, как меняется значение переменной относительно изменений в причине. Большинство методов, которые мы рассматривали до сих пор, доступны к использованию как раз подобным образом.

Хотя, строго говоря, традиционно это не считается каузальностью (по мотивам, которые мы вкратце рассмотрим), один из общеприменимых методов причинного осмысления на основе данных временных рядов с непрерывными значениями называется «причинность по Грэнджеру»[261]. Взяв за основу труды Винера (1956), который утверждал, что причины повышают предсказуемость следствий, Грэнджер разработал прикладной метод тестирования каузальности в финансовых динамических рядах, таких как прибыль от ценных бумаг. Идея в следующем: причина предоставляет некую информацию о следствии, которая не содержится в других переменных и позволяет лучше предвидеть значение следствия. И, если мы возьмем всю сумму знаний до определенного момента, вероятность того, что следствие имеет некоторое значение, будет отличаться, если мы удалим причину из этого набора сведений.

На практике мы не располагаем неограниченным набором информации и не можем использовать ее всю, даже если получим благодаря сложным вычислениям.

Не вдаваясь в детали, скажем: существуют две формы причинности по Грэнджеру, каждая из которых приводит к совершенно разным логическим заключениям. Важно понять, что ни та, ни другая по-настоящему не соответствуют причинности. Но, поскольку их часто применяют в поддержку каузальных утверждений, полезно разобраться, на что они способны, а на что нет.

Во-первых, двумерная причинность по Грэнджеру ненамного отличается от корреляции (хотя сама мера несимметрична). Она включает всего две переменные и просто сообщает, может ли одна помочь в прогнозировании другой. Так, если мы измеряем погоду, задержки авиарейсов и продажи кофе в аэропорту, то в состоянии выявить зависимости только между парами, например прогнозируя задержки авиарейсов по погоде. Даже если нет скрытых переменных, такой подход не дает никаких преимуществ для предотвращения искажений. Таким образом, двумерная причинность по Грэнджеру иногда приводит к обнаружению ложных мотивационных взаимосвязей между следствиями с общей причиной. Если плохая погода вызывает задержки отправления и самолетов, и поездов, мы можем некорректно заключить, что отложенные авиарейсы оказываются причиной запаздывания железнодорожного транспорта, и наоборот. В соответствии с этим методом легко сделать вывод, что все до единого более ранние звенья в цепочке причин становятся поводами для более поздних, вместо того чтобы выявить только непосредственные взаимосвязи. То есть если у нас есть последовательность событий, можно решить, что первое есть причина последнего, поскольку мы не принимаем в расчет промежуточные звенья.

Есть множество методов тестирования причинности по Грэнджеру, однако самый простой из них – регрессия. Скажем, требуется выяснить, что было вначале – курица или яйцо. Следуя Турману и Фишеру[262] (1988), возьмем два временных ряда: один будет показывать ежегодное производство яиц, а другой – годовую популяцию кур. В итоге получим два уравнения: одно покажет зависимость значений по курам от предыдущих значений и кур, и яиц, а другое – зависимость яиц от предыдущих значений по курам и яйцам. Количество предыдущих значений (интервалов) – это параметр, который выбирает пользователь.