Bayesian Toda-Yamamoto-Kausalitätstest

Das Bayesian Toda-Yamamoto-Kausalitätsverfahren kombiniert die Toda-Yamamoto VAR-Augmentierungsstrategie – die die Notwendigkeit von Vortests auf Integration und Kointegration umgeht – mit Bayesianischem Prior-Posterior-Updating. Es testet Granger-Nicht-Kausalität zwischen Zeitreihen, die integriert oder kointegriert sein können, ohne Differenzierung oder Fehlerkorrekturmodelle zu benötigen, während es Priorinformationen einbezieht und vollständige Posterior-Verteilungen über die kausalen Parameter liefert.