Nonlinear Granger Causality
Nonlinear Granger causality extends the classic linear Granger causality framework to detect predictive relationships that operate through nonlinear dynamics. Using nonparametric or semi-parametric statistics based on correlation integrals or kernel density estimation, it identifies whether past values of one variable improve forecasts of another beyond what any linear model can capture.
ระเบียนต้นฉบับ
การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้
- Diks, C., & Panchenko, V. (2006). A new statistic and practical guidelines for nonparametric Granger causality testing. Journal of Economic Dynamics and Control, 30(9-10), 1647-1669. · DOI 10.1016/j.jedc.2005.08.008
- Hiemstra, C., & Jones, J. D. (1994). Testing for linear and nonlinear Granger causality in the stock price-volume relation. Journal of Finance, 49(5), 1639-1664. · DOI 10.1111/j.1540-6261.1994.tb04776.x
ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง
มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี
วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้