เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์แบบฟูเรียร์× | การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2016 | 1969 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Enders and Jones | Clive W. J. Granger |
| ประเภท≠ | Causality test | Causality test (F-test on VAR) |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Enders, W., & Jones, P. (2016). Grain prices, oil prices, and multiple smooth breaks in a VAR. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 20(4), 399–419. DOI ↗ | Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Fourier Granger causality test, Enders-Jones Granger causality, smooth structural break Granger test, spectral Granger causality | Granger test, GC test, predictive causality test, Granger non-causality test |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | The Fourier Granger causality test extends the classic Granger causality framework by embedding low-frequency Fourier terms in the VAR equation, allowing the causal relationship to shift gradually over time without requiring the researcher to pre-specify the number or location of structural breaks. | The Granger causality test is a statistical hypothesis test that determines whether past values of one time series help predict future values of another, beyond what that series' own past already explains. Introduced by Clive Granger in 1969, it is the standard approach for assessing predictive causality in VAR-based time-series analysis. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|