Metodbevispost

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.

Sources recorded, not reviewed

Källpost

Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.

Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test

Taxonomisk metodpost · regression-model / econometrics

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

Öppna fullständig metod

Kuraterade påståenden

Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.

Inga kuraterade påståenden ännu

Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.

Relaterade metoder

Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.

Same method familyGranger Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainToda-Yamamoto Causalitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketVector Autoregressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.