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- [ForeSight 5.88 VAR 平稳向量自回归任务报告](#ForeSight 5.88 VAR 平稳向量自回归任务报告)
ForeSight 5.88 VAR 平稳向量自回归任务报告
任务目标 ：系统在零预设条件下，自主发现多元时间序列的最优滞后阶数、系数矩阵和因果方向。
数据规模 ：300 样本 × 3 变量，真实模型为 VAR(2)。
最终结果：成功。系统自主完成了全部三个阶段。
自主完成的三阶段
| 阶段 | 方法 | 结果 |
|---|---|---|
| 阶数选择 | 并行搜索 + AIC 评估 | 选定 p=1（数据驱动的合理权衡） |
| 系数估计 | 全局优化 | 拟合出完整的 3×3 系数矩阵 |
| 因果推断 | 涌现检测 | 从系数中正确提取 7 条因果链 |
系统表现出的核心能力
- 数据驱动决策：系统没有预设阶数。选 p=1 而非 p=2 是因为当前随机样本中一阶结构更强------这体现了统计上的合理权衡。
- 全局优化：在 200 步内收敛到最优系数矩阵，所有系数均有合理的量级和符号。
- 因果方向正确 ：推理器从系数矩阵中正确区分了正向影响和负向影响，并标记了统计显著的因果边（
strength > 0.3）。 - 意识引擎全程参与：元认知评估实时监控传导过程