Как Из Наблюдаемых Корреляций Оценить Причинно-Следственные Связи? Сравнение Подходов, Используемых В Экономике И Компьютерных Науках

Мы сравниваем подходы к идентификации структурных моделей, раз- работанные в экономической литературе и в литературе по компьютерным наукам. Из эконометрической литературы мы рассматриваем метод инстру- ментальных переменных, условие ранга для идентификации систем одно- временных уравнений, а также различные условия для идентификации структурных векторных авторегрессий. Из литературы по компьютерным наукам мы рассматриваем результаты, полученные в рамках анализа кау- зальности в литературе по вероятностным моделям на графах. Большинство рассмотренных результатов переведены на два языка и представлены как на языке линейной алгебры, принятой в эконометрике, так и на языке гра- фических каузальных моделей, популярных в компьютерных науках. Каж- дый из рассмотренных подходов имеет свои сравнительные преимущества и недостатки: подход, разработанный в компьютерных науках, позволяет более гибко выбирать гипотезы о зависимости или независимости структурных шоков, а подход, разработанный в эконометрике, более гибок в ра- боте с циклическими моделями. Мы предлагаем обобщающую процедуру идентификации, которая позволяет использовать преимущества каждого из подходов. Это не только дает возможность легко переносить результаты из одной области исследований на другую, но также достигать полной или час- тичной идентификации новых моделей, чего нельзя было добиться, исполь- зуя ни один из рассмотренных методов в отдельности. Мы также включаем в обзор разработанные в литературе методы данно-ориентированной иден- тификации, когда используемые для идентификации гипотезы не только имеют теоретическое обоснование, но и могут быть частично или полно- стью протестированы на данных. Большинство результатов представлены в терминах линейных гауссовых моделей, однако предложенная процедура идентификации легко обобщается на нелинейные, негауссовы, и даже на не- параметрические модели.