Bayesian Toda-Yamamoto Causality
The Bayesian Toda-Yamamoto causality procedure combines the Toda-Yamamoto VAR augmentation strategy — which sidesteps the need for pre-testing integration and cointegration — with Bayesian prior-posterior updating. It tests Granger non-causality between time series that may be integrated or cointegrated without requiring differencing or error-correction modeling, while incorporating prior information and producing full posterior distributions over the causal parameters.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.