ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

מבחן גריינג'ר לסיבתיות פורייה×מבחן אילוצי ARDL פורייה×
תחוםאקונומטריקהאקונומטריקה
משפחהRegression modelRegression model
שנת המקור20162001-2021
הוגה השיטהEnders and JonesPesaran, Shin & Smith (ARDL foundation); Fourier extension by Nazlioglu and related authors
סוגCausality testCointegration / bounds test
מקור מכונןEnders, W., & Jones, P. (2016). Grain prices, oil prices, and multiple smooth breaks in a VAR. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 20(4), 399–419. DOI ↗Nazlioglu, S., Gormus, A., & Soytas, U. (2021). Oil prices and monetary policy in emerging markets: structural breaks, asymmetries, and Fourier approximations. Energy Economics, 95, 105119. link ↗
כינוייםFourier Granger causality test, Enders-Jones Granger causality, smooth structural break Granger test, spectral Granger causalityFourier ARDL, Fourier bounds testing, ARDL with Fourier approximation, F-ARDL cointegration test
קשורות65
תקצירThe Fourier Granger causality test extends the classic Granger causality framework by embedding low-frequency Fourier terms in the VAR equation, allowing the causal relationship to shift gradually over time without requiring the researcher to pre-specify the number or location of structural breaks.The Fourier ARDL bounds test augments the Pesaran-Shin-Smith cointegration framework with trigonometric (Fourier) terms that capture gradual, smooth structural breaks in the data-generating process. It tests for a long-run level relationship between variables without requiring the researcher to specify the number, timing, or form of structural breaks in advance.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Fourier Granger Causality · Fourier ARDL Bounds Test. אוחזר בתאריך 2026-06-19 מתוך https://scholargate.app/he/compare