EcohNetは多くの要素からなる時系列データから、要素間の因果的な関係性を推定するための手法である。EcohNetはエコーステートネットワークというニューラルネットワークの一種と、その入力変数の漸進的な選択によって実装され、あるターゲット変数について予測誤差を最小化する最も少ない予測変数集合を特定したのち、各変数の固有の貢献度を評価する。EcohNetはグレンジャー因果性のコンセプトに基づいているが、一般的なベクトル自己回帰による実装などと比べて高い柔軟性を有している。本発表では、グレンジャー因果だけでなく、非線形時系列解析（CCM, EDM）、情報理論（トランスファーエントロピー）などの既存の手法・概念との関連にも触れつつEcohNetについて紹介したい。