Regression modelEconometrics / time series
การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)
การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์เป็นการทดสอบสมมติฐานทางสถิติที่ใช้พิจารณาว่าค่าในอดีตของอนุกรมเวลาหนึ่งชุดสามารถช่วยทำนายค่าในอนาคตของอนุกรมเวลาอีกชุดหนึ่งได้หรือไม่ โดยพิจารณาจากสิ่งที่อนุกรมเวลาของตัวเองในอดีตได้อธิบายไว้แล้ว การทดสอบนี้ซึ่งริเริ่มโดย Clive Granger ในปี 1969 เป็นแนวทางมาตรฐานสำหรับการประเมินความเป็นเหตุเป็นผลเชิงทำนายในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่ใช้แบบจำลอง VAR
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
แหล่งอ้างอิง
- Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. DOI: 10.2307/1912791 ↗
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/granger-causality-test
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.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบรากหน่วย Augmented Dickey-Fuller (ADF)เศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamotoเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองเวกเตอร์ปรับแก้ความคลาดเคลื่อน (VECM)เศรษฐมิติ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
แบบจำลองออโตเรเกรสซีฟ (AR)ความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Granger เชิงเบย์ (Bayesian Granger Causality)แบบจำลอง DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)การทดสอบการสหสัมพันธ์ร่วม (Engle-Granger Cointegration Test)การทดสอบสาเหตุแบบแกรนเจอร์แบบฟูเรียร์แบบจำลอง ARDL ไม่เชิงเส้น (NARDL)การทดสอบเหตุผลแบบกรานเจอร์แบบไม่เชิงเส้นการทดสอบสมมติฐานแบบพาเนลของ Granger Causalityการทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Panel Toda-Yamamotoการทดสอบรากหน่วยของฟิลลิปส์-เพอร์รอนการถดถอยควอนไทล์บนควอนไทล์ (Quantile-on-Quantile (QQ) Regression)การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamoto ที่มีรอยเลื่อนเชิงโครงสร้างStructural Vector Autoregression (SVAR)การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamotoแบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)แบบจำลองเวกเตอร์ปรับแก้ความคลาดเคลื่อน (VECM)การทดสอบการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง Zivot-Andrews