本书从神经元非线性动力学开始，通过改进的格兰杰因果关系（NEGCI、NECGCI）研究Hodgkin-Huxley神经元连接结构，发现对于低维的HH神经网络系统，能够准确地重构神经元网络的突触连接结构，即GC因果统计网络与突触连接结构具有一致性。结合金融市场领域应用场景，拓展GC分析方法，根据实际金融数据尖峰厚尾的特性，研究了基于Copula的分位数格兰杰因果检验、基于分位数的条件Granger因果关系检验以及考虑横截面异质性的面板格兰杰因果关系检验，进一步丰富了GC理论，并在股市市场、政策不确定性、房价、汇率等领域分别开展了风险传染研究，石油价格、汇率、黄金价格研究，股票市场相依性研究以及中国经济政策不确定性对不同城市房价影响研究以及区域经济、环境发展等实证分析，以研究，能够有效地研究经济政策和金融结构，相关结果有助于投资者分析我国金融市场风险及其传染规律。