Байесов тест за причинност на Тода-Ямамото
Процедурата за байесова причинност на Тода-Ямамото комбинира стратегията за VAR разширение на Тода-Ямамото — която избягва необходимостта от предварително тестване за интегриране и коинтегриране — с байесово актуализиране на априорни и апостериорни разпределения. Тя тества не-причинността по Грейнджър между времеви редове, които могат да бъдат интегрирани или коинтегрирани, без да изисква диференциране или моделиране с корекция на грешката, като същевременно включва априорна информация и произвежда пълни апостериорни разпределения на причинно-следствените параметри.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- 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
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-causality
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Тест за причинност на ГрейнджърИконометрия↔ сравняване
- Тест за причинност на Toda-Yamamoto GrangerИконометрия↔ сравняване
- Векторна авторегресия (VAR)Иконометрия↔ сравняване
Similar methods
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →