将股票流一致性模型可视化为有向无环图

3） -尤其是周期的隔离-可以极大地提高计算速度，随着模型大小的增加，计算速度会降低。这种联系很重要，因为有向无环图使我们能够使用广为人知的技术进行系统范围内的因果发现（Pearl，2000）。图论搜索方法通常不用于时间序列数据，这是我们通常在宏观经济模型中使用的数据类型。我们进一步的工作将集中于从经验股流一致性模型中恢复有向无环图，以帮助选择模型，并在模型结构中生成拓扑顺序。网站在这里。参考文献Bessler，D.A.和S.Lee（2002）。货币与价格：美国数据1869-1914（有向图研究）。实证经济学27（3），427-446。Bessler，D.A.和J.Yang（2003）。国际股票市场中相互依存的结构。《国际货币与金融杂志》22（2），261–287。Bessler，D.A.，J.Yang和M.Wongcharupan（2003）。国际小麦市场的价格动态：误差修正和有向无环图建模。《区域科学杂志》43（1），1-33。Caverzasi，E.和A.Godin（2014）。后凯恩斯主义股流一致性建模：一项调查。剑桥经济杂志，beu021。Demiralp，S.和K.D.胡佛（2003）。寻找向量自回归的因果结构*。牛津经济与统计公报65（s1），745-767。Godley，W.和M.Lavoie（2007年）。货币经济学是研究信贷、货币、收入、生产和财富的综合方法。PalgraveMacmillan。Haigh，M.S.和D.A.Bessler（2004年）。因果关系和价格发现：有向无环图的应用*。《商业杂志》77（4），1099-1121。胡佛，K.D.（2001）。宏观经济学中的因果关系。剑桥：剑桥大学出版社。胡佛，K.D.（2003）。宏观经济学的一些因果关系教训。

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