Regression modelEconometrics / time series
ベイズ的戸田-山本文（Toda-Yamamoto）因果性検定
ベイズ的戸田-山本文（Toda-Yamamoto）因果性検定手続きは、戸田-山本文（Toda-Yamamoto）のVAR（ベクトル自己回帰）拡張戦略――これは、階差分や誤差修正モデル化を必要とせずに、系列の積分度や共和分を事前にテストする必要性を回避する――と、ベイズ的事前-事後更新を組み合わせたものである。この手法は、積分系列または共和分系列である可能性のある時系列間のグレンジャー（Granger）非因果性を検定するが、階差分や誤差修正モデル化を必要とせず、事前情報の組み込みと因果パラメータに関する完全な事後分布の生成を行う。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-causality
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