Bayesian Granger-Kausalität

Bayesian Granger-Kausalität prüft, ob vergangene Werte einer Zeitreihe prädiktive Informationen über eine andere enthalten, und formuliert die Hypothese mittels Bayes'scher Inferenz anstelle frequentistischer p-Werte. Sie kombiniert eine vektorautoregressive (VAR) Struktur mit A-priori-Verteilungen über Koeffizienten und bewertet kausale Behauptungen anhand von Posterior-Wahrscheinlichkeiten oder Bayes-Faktoren, was eine probabilistische und nuancierte Alternative zum klassischen Granger-Test darstellt.