Granger Causaliteitstest
De Granger causaliteitstest is een statistische hypothesetest die bepaalt of vroegere waarden van de ene tijdreeks helpen bij het voorspellen van toekomstige waarden van een andere, naast wat het verleden van die reeks zelf al verklaart. Geïntroduceerd door Clive Granger in 1969, is het de standaardbenadering voor het beoordelen van predictieve causaliteit in VAR-gebaseerde tijdreeksanalyse.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Bronnen
- Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. DOI: 10.2307/1912791 ↗
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/granger-causality-test
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.
- ARIMA modelEconometrie↔ compare
- Augmented Dickey-Fuller (ADF) eenheidsworteltestEconometrie↔ compare
- Toda-Yamamoto CausaliteitstestEconometrie↔ compare
- Vector Autoregressie (VAR)Econometrie↔ compare
- Vector Error Correction Model (VECM)Econometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →