Bayesian Toda-Yamamoto Causality
The Bayesian Toda-Yamamoto causality procedure combines the Toda-Yamamoto VAR augmentation strategy — which sidesteps the need for pre-testing integration and cointegration — with Bayesian prior-posterior updating. It tests Granger non-causality between time series that may be integrated or cointegrated without requiring differencing or error-correction modeling, while incorporating prior information and producing full posterior distributions over the causal parameters.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.