Dossier de preuve de méthode

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.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test

Dossier de méthode taxonomique · regression-model / econometrics

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

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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Same method familyGranger Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainToda-Yamamoto Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketVector Autoregressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.