Regression modelEconometrics / time series

מבחן סיבתיות גראנג'ר לא-לינארי

סיבתיות גראנג'ר לא-לינארית מרחיבה את מסגרת סיבתיות גראנג'ר הלינארית הקלאסית לזיהוי קשרים חיזויים הפועלים דרך דינמיקה לא-לינארית. באמצעות סטטיסטיקות לא-פרמטריות או סמי-פרמטריות המבוססות על אינטגרלי קורלציה או אומדן צפיפות גרעינית (kernel density estimation), היא מזהה האם ערכים קודמים של משתנה אחד משפרים חיזויים של משתנה אחר מעבר למה שכל מודל לינארי יכול ללכוד.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-granger-causality

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateNonlinear Granger Causality (Nonlinear Granger Causality Test). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-granger-causality · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026