Причинность Грейнджера для многомерных временных рядов для одной переменной
Я пытаюсь использовать причинность Грейнджера для проверки причинной зависимости между двумя переменными. Однако большинство причинных моделей Грейнджер (а также модели векторной авторегрессии) используют один временной ряд (по одной выборке на переменную) для каждой из переменных (или, если имеется несколько переменных, то по одному временному ряду для каждой переменной). Реализация причинности Грейнджера в Python statsmodels дает пример этого.
Однако в моем случае у меня есть две переменные, но несколько выборок временных рядов для каждой переменной, и я хочу объединить их в причинно-следственную модель Грейнджера. То есть вместо того, чтобы рассматривать каждую пару временных рядов отдельно для переменных для вывода причинно-следственной модели Грейнджера, можно ли использовать их все вместе для формирования некоторой модели, аналогичной регрессионной модели.