การเป็นเหตุเป็นผลกันแบบแกรนเจอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง
การเป็นเหตุเป็นผลกันแบบแกรนเจอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง (Structural Break Granger Causality) เป็นการขยายกรอบแนวคิดการเป็นเหตุเป็นผลกันแบบแกรนเจอร์แบบดั้งเดิม เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงระบอบ (regime shifts) และความไม่เสถียรของพารามิเตอร์ในอนุกรมเวลา ด้วยการตรวจจับจุดเปลี่ยนแปลงและทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลกันภายในกลุ่มตัวอย่างย่อย หรือผ่านหน้าต่างแบบเลื่อน (rolling window) หรือแบบวนซ้ำ (recursive window) วิธีนี้จะเปิดเผยว่าความสัมพันธ์เชิงพยากรณ์ระหว่างตัวแปรมีการเปิดใช้งาน ปิดใช้งาน หรือเปลี่ยนทิศทางเมื่อเวลาผ่านไปหรือไม่
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01616-8 ↗
- Balcilar, M., Ozdemir, Z. A., & Arslanturk, Y. (2010). Economic growth and energy consumption causal nexus viewed through a bootstrap rolling window. Energy Economics, 32(6), 1398-1410. DOI: 10.1016/j.eneco.2010.05.015 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Granger Causality Testing with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/structural-break-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.
- การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบแกรนเจอร์ (Granger Causality Test)เศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลแบบ Toda-Yamamoto Grangerเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare