Test de Causalité de Granger Non Linéaire
La causalité de Granger non linéaire étend le cadre classique de causalité de Granger linéaire pour détecter des relations prédictives qui opèrent par des dynamiques non linéaires. En utilisant des statistiques non paramétriques ou semi-paramétriques basées sur des intégrales de corrélation ou des estimations de densité par noyau (kernel), elle identifie si les valeurs passées d'une variable améliorent les prévisions d'une autre au-delà de ce qu'un modèle linéaire peut capturer.
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Sources
- 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 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/nonlinear-granger-causality
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