बयेसियन टोडा-यामामोटो कॉज़ैलिटी टेस्ट
बयेसियन टोडा-यामामोटो कॉज़ैलिटी प्रक्रिया टोडा-यामामोटो VAR ऑग्मेंटेशन रणनीति को जोड़ती है — जो प्री-टेस्टिंग इंटीग्रेशन और कॉइनtegration की आवश्यकता को दूर करती है — बयेसियन प्रायर-पोस्टेरियर अपडेटिंग के साथ। यह समय श्रृंखलाओं के बीच ग्रेंजर नॉन-कॉज़ैलिटी का परीक्षण करती है जो एकीकृत या कॉइनtegrated हो सकती हैं, बिना डिफरेंसिंग या एरर-करेक्शन मॉडलिंग की आवश्यकता के, जबकि प्रायर जानकारी को शामिल करती है और कॉज़ल पैरामीटर्स पर पूर्ण पोस्टेरियर वितरण उत्पन्न करती है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
पद्धति मानचित्र
सम्बन्धित पद्धतियों का परिवेश — अन्वेषण हेतु किसी नोड का चयन करें।
स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-causality
कौन-सी पद्धति?
इस पद्धति को उसकी निकटतम सजातीय पद्धतियों के साथ रखकर उन्हें साथ-साथ पढ़ें — पुस्तकालय पुस्तकें मेज़ पर रख देता है; चुनाव आपका है।
- ग्रेंजर कारणता परीक्षणअर्थमिति↔ तुलना करें
- तोडा-यामामोटो ग्रेंजर कारणता परीक्षणअर्थमिति↔ तुलना करें
- वेक्टर ऑटोरिग्रेशन (VAR)अर्थमिति↔ तुलना करें