La Causalidad de Granger en el análisis y la previsión de series temporales clásicas, de intervalo y de historiograma. Aplicación de mercados financieros.

La causalidad de Granger es un test estadístico que comprueba si los resultados de una variable sirven para predecir la otra variable, y si tiene resultado unidireccional o
bidireccional. Para ello, se tiene que comparar y deducir si el comportamiento actual y pasado de una serie temporal A predice la conducta de otra serie temporal B. Si esto ocurre, se puede afirmar que A causa B, y el comportamiento es unidireccional. Si de la misma manera B ayuda en la predicción de A, la causalidad es bidireccional, afirmando que A causa
B y B causa A. La aplicación de la causalidad de Granger a series temporales clásicas ha sido estudiada con profundidad en la literatura, pudiéndose encontrar numerosos estudios de autores prestigiosos sobre ello, algunos de ellos se incorporan en el proyecto. Sin embargo, la causalidad de Granger en series temporales de intervalos y de histogramas todavía no ha sido explorada de forma detallada. Es por esta razón que el principal objetivo a perseguir en este proyecto es la programación en MATLAB de sistemas de análisis causal para la aplicación de la causalidad de Granger a series temporales de intervalos y de histogramas. En este trabajo se incluirán aplicaciones a distintos activos financieros en diferentes periodos para poder analizar su comportamiento y obtener las conclusiones pertinentes.

Granger causality is a statistical test that checks whether the results of one variable serve to predict the other variable, and whether it has a unidirectional or bidirectional result.
To do so, one has to compare and deduce whether the current and past behavior of one time series A predicts the behavior of another time series B. If this is the case, it can be stated that A causes B, and the behavior is unidirectional. If in the same way B assists in the prediction of A, the causality is bidirectional, claiming that A causes B and B causes A. The application of Granger causality to classical time series has been studied in depth in the literature, and numerous studies by prestigious authors can be found, some of which are incorporated in the project. However, Granger causality in interval and histogram time series has not yet been explored in detail. It is for this reason that the main objective to be pursued in this project is the programming in MATLAB of causal analysis systems for the application of Granger causality to interval and histogram time series. This work will include applications to different financial assets in different periods in order to analyze their behavior and obtain the appropiate conclusions.