اختبار سببية تودا-ياماموتو البايزي
تجمع إجراء سببية تودا-ياماموتو البايزي بين استراتيجية زيادة متغيرات الانحدار الذاتي المتجهي (VAR) لتودا-ياماموتو - التي تتجاوز الحاجة إلى الاختبار المسبق للتكامل والتكامل المشترك - مع تحديث البايزيات من السابق إلى اللاحق. يختبر عدم السببية لـ غرانجر بين السلاسل الزمنية التي قد تكون متكاملة أو متكاملة بشكل مشترك دون الحاجة إلى التفاضل أو نمذجة تصحيح الخطأ، مع دمج المعلومات السابقة وإنتاج توزيعات لاحقة كاملة على المعاملات السببية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01616-8 ↗
- Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0471982326
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-causality
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- اختبار سببية غرانجر (Granger Causality Test)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- اختبار جرانجر للسببية لتودا-ياماموتوالاقتصاد القياسي↔ قارن
- نموذج الانحدار الذاتي المتجهي (VAR)الاقتصاد القياسي↔ قارن