เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)× | แบบจำลอง Vector Autoregression (VAR)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1969 | 2005 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Clive W. J. Granger | Lütkepohl (textbook treatment); Sims (1980) macroeconometric tradition |
| ประเภท≠ | Time-series predictive causality test | Multivariate time-series model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424-438. DOI ↗ | Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Granger causality test, Granger non-causality test, predictive causality test, Granger Nedensellik Testi | vector autoregression, VAR, VAR Modeli (Vektör Otoregresyon), vektör otoregresyon |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 4 |
| สรุป≠ | The Granger causality test, introduced by Clive W. J. Granger in 1969, assesses whether the past values of one time series help predict another beyond what the latter's own past already explains. It defines causality in a strictly predictive sense rather than as a structural or physical cause. | Vector Autoregression is a multivariate time-series model that treats several interdependent series symmetrically, letting each variable depend on its own past values and the past values of all the others. It is the standard tool for capturing mutual causality and joint dynamics, developed in the modern multiple-time-series tradition treated by Lütkepohl (2005). |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|