So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình Tự hồi quy (AR)× | Kiểm định nhân quả Granger× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1970s (popularised 1976) | 1969 |
| Người khởi xướng≠ | George E. P. Box and Gwilym M. Jenkins | Clive W. J. Granger |
| Loại≠ | Time series model | Causality test (F-test on VAR) |
| Công trình gốc≠ | Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0816211043 | Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | AR model, AR(p) model, autoregression, AR process | Granger test, GC test, predictive causality test, Granger non-causality test |
| Liên quan≠ | 6 | 5 |
| Tóm tắt≠ | An autoregressive model of order p — AR(p) — expresses the current value of a time series as a linear function of its own p most recent past values plus a white-noise error. It is the building block of the Box-Jenkins family of time-series models and is widely used for forecasting stationary economic and financial series. | The Granger causality test is a statistical hypothesis test that determines whether past values of one time series help predict future values of another, beyond what that series' own past already explains. Introduced by Clive Granger in 1969, it is the standard approach for assessing predictive causality in VAR-based time-series analysis. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|