Байєсівський тест причинності Тода-Ямамото
Байєсівська процедура причинності Тода-Ямамото поєднує стратегію доповнення ВАР (векторної авторегресії) Тода-Ямамото — яка усуває необхідність попереднього тестування на інтегрованість та коінтегрованість — з байєсівським оновленням апріорних і апостеріорних розподілів. Вона тестує відсутність причинності Грейнджера між часовими рядами, які можуть бути інтегрованими або коінтегрованими, без необхідності диференціювання або моделювання корекції помилок, одночасно враховуючи апріорну інформацію та генеруючи повні апостеріорні розподіли для причинних параметрів.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
- Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0471982326
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Toda-Yamamoto Granger Causality Test. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/bayesian-toda-yamamoto-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.
- Тест Ґранджера на причинністьЕконометрика↔ compare
- Тест на причинність за Тодою-ЯмамотоЕконометрика↔ compare
- Векторна авторегресія (VAR)Економетрика↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →