Regression modelEconometrics / time series
フーリエ・グレンジャー因果性テスト
フーリエ・グレンジャー因果性テストは、低周波フーリエ項をVAR方程式に組み込むことで、古典的なグレンジャー因果性フレームワークを拡張する。これにより、研究者が構造変化の数や位置を事前に特定することなく、因果関係が時間とともに徐々に変化することを許容する。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
他 1 件
出典
- Enders, 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: 10.1515/snde-2014-0101 ↗
- Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168–175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Approximation Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/fourier-granger-causality
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- フーリエADF単位根検定計量経済学↔ 比較
- フーリエARDL境界検定計量経済学↔ 比較
- Granger因果性検定計量経済学↔ 比較
- 構造的ブレーク・グレンジャー因果性計量経済学↔ 比較
- 戸田・山本の因果性検定計量経済学↔ 比較
- ベクトル自己回帰 (VAR)計量経済学↔ 比較