Байесовский тест причинности Тода-Ямамото
Байесовская процедура причинности Тода-Ямамото объединяет стратегию дополнения VAR (векторной авторегрессии) Тода-Ямамото — которая позволяет избежать предварительного тестирования на интегрированность и коинтегрированность — с байесовским обновлением априорной информации до апостериорной. Она тестирует отсутствие причинности по Грейнджеру между временными рядами, которые могут быть интегрированы или коинтегрированы, без необходимости дифференцирования или моделирования коррекции ошибок, при этом учитывая априорную информацию и производя полные апостериорные распределения для причинных параметров.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-causality
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Тест причинности по ГрейнджеруЭконометрика↔ сравнить
- Тест на причинность по Грейнджеру Тода-ЯмамотоЭконометрика↔ сравнить
- Векторная авторегрессия (VAR)Эконометрика↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →