เปรียบเทียบวิธี

	การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์แบบฟูเรียร์	การเป็นเหตุเป็นผลกันแบบแกรนเจอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง
สาขาวิชา	เศรษฐมิติ	เศรษฐมิติ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	2016	1995-2010
ผู้ริเริ่ม	Enders and Jones	Granger (1969) causality framework extended by Toda & Yamamoto (1995) and Balcilar et al. (2010)
ประเภท	Causality test	Hypothesis test / time-series model
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.	Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250.
ชื่อเรียกอื่น	Fourier Granger causality test, Enders-Jones Granger causality, smooth structural break Granger test, spectral Granger causality	break-robust Granger causality, Granger causality under regime change, time-varying Granger causality, structural change Granger test
ที่เกี่ยวข้อง	6	3
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.	Structural break Granger causality extends the classic Granger causality framework to accommodate regime shifts and parameter instability in time series. By detecting break points and testing causality within sub-samples or via rolling/recursive windows, it reveals whether a predictive relationship between variables switches on, switches off, or changes direction over time.