การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์แบบฟูเรียร์
การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์แบบฟูเรียร์ (Fourier Granger causality test) เป็นการขยายกรอบแนวคิดสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger causality) แบบดั้งเดิม โดยการรวมพจน์ฟูเรียร์ความถี่ต่ำเข้าไปในสมการ VAR ซึ่งช่วยให้ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสามารถเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป โดยไม่จำเป็นต้องให้ผู้วิจัยกำหนดจำนวนหรือตำแหน่งของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างล่วงหน้า
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
แหล่งอ้างอิง
- 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: 10.1515/snde-2014-0101 ↗
- Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168–175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Approximation Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/fourier-granger-causality
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- การทดสอบยูนิตรูทแบบ Fourier ADFเศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบขอบเขตของ Fourier ARDLเศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)เศรษฐมิติ↔ compare
- การเป็นเหตุเป็นผลกันแบบแกรนเจอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamotoเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare