ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Test de Causalitat de Granger No Lineal

La causalitat de Granger no lineal estén el marc clàssic de causalitat de Granger lineal per detectar relacions predictives que operen a través de dinàmiques no lineals. Utilitzant estadístiques no paramètriques o semi-paramètriques basades en integrals de correlació o estimació de densitat per nucli, identifica si els valors passats d'una variable milloren les prediccions d'una altra més enllà del que qualsevol model lineal pot capturar.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Diks, C., & Panchenko, V. (2006). A new statistic and practical guidelines for nonparametric Granger causality testing. Journal of Economic Dynamics and Control, 30(9-10), 1647-1669. DOI: 10.1016/j.jedc.2005.08.008
  2. Hiemstra, C., & Jones, J. D. (1994). Testing for linear and nonlinear Granger causality in the stock price-volume relation. Journal of Finance, 49(5), 1639-1664. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1994.tb04776.x

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-granger-causality

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateNonlinear Granger Causality (Nonlinear Granger Causality Test). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-granger-causality · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026