Granger-teszt az ok-okozati összefüggésre

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt hozzászólók, és jelentősen eltérhet a 2014. december 3-án felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzések 4 szerkesztést igényelnek .

Az oksági Granger-teszt ( ang. Granger ok-okozati teszt ) egy eljárás az idősorok közötti ok-okozati (nem ok-okozati (!) kapcsolat („ Granger ok-okozati összefüggés ”) ellenőrzésére. A teszt lényege, hogy az értékek (változik) ) egy idősorból , ami az idősor változásainak okának meg kell előznie az idősor változásait, és emellett jelentős mértékben hozzá kell járulnia annak értékeinek előrejelzéséhez. Ha a változók mindegyike jelentősen hozzájárul az előrejelzéshez a másik, akkor talán van valami más változó, amely mindkettőt érinti. $x_t$ $y_{t}$

A Granger -teszt szekvenciálisan két nullhipotézist tesztel: "x nem okoz Granger y-t" és "y nem okoz x-et Granger szerint". E hipotézisek tesztelésére két regressziót építünk fel: mindegyik regresszióban a függő változó az ok-okozati összefüggésre tesztelt változók egyike, és mindkét változó késése regresszorként működik (valójában ez a vektorautoregresszió ).

$y_{t}=a_{0}+a_{1}y_{t-1}+...+a_{p}y_{tp}+b_{1}x_{t-1}+.. .+b_{p}x_{tp}+\varepszilon _{t}$

$x_{t}=c_{0}+c_{1}x_{t-1}+...+c_{p}x_{tp}+d_{1}y_{t-1}+.. .+d_{p}y_{tp}+u_{t}$

Minden regresszió esetében a nullhipotézis az, hogy a második változó késleltetésének együtthatói egyaránt nullák.

$H_{0}^{1}:~b_{1}=...=b_{p}=0$

$H_{0}^{2}:~d_{1}=...=d_{p}=0$

Ezeket a hipotéziseket például az F-teszttel vagy az LM-teszttel lehet tesztelni . Meg kell jegyezni, hogy a teszteredmények függhetnek a regressziókban használt késések számától.

Lásd még

Linkek

Oktatóanyag az EEG adatok Granger oksági elemzéséhez a Matlab segítségével
Anil Seth (2007) Granger-oksági összefüggés. Scholarpedia, 2(7):1667
Magnus J.R. Katyshev P.K. Peresetsky A.A. Ökonometria. Kezdő tanfolyam . – 2004.
Kétirányú Granger oksági teszt online számológép