Bayesovský test kauzality Toda-Yamamoto
Bayesovský postup kauzality Toda-Yamamoto kombinuje stratégiu rozšírenia VAR Toda-Yamamoto — ktorá obchádza potrebu predchádzajúceho testovania integrácie a kointegrácie — s Bayesovským aktualizovaním priorov a posteriorov. Testuje ne-kauzalitu Grangerovej medzi časovými radmi, ktoré môžu byť integrované alebo kointegrácie bez potreby diferencovania alebo modelovania korekcie chýb, pričom integruje predchádzajúce informácie a produkuje úplné posteriorné distribúcie nad kauzálnymi parametrami.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Mapa metód
Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-causality
Ktorá metóda?
Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.
- Grangerov kauzalitný testEkonometria↔ porovnať
- Toda-Yamamotov test kauzalityEkonometria↔ porovnať
- Vektorová autoregresia (VAR)Ekonometria↔ porovnať
Similar methods
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →