Granger causality
http://dbpedia.org/resource/Granger_causality an entity of type: Book
In econometria, la causalità di Granger è un concetto espresso nel 1969 da Clive Granger (Nobel per l'economia 2003) e ampliato successivamente da Christopher Sims (Nobel per l'economia 2011) mirante a determinare in maniera statistica una causalità tra variabili espresse in un modello VAR.
rdf:langString
格蘭傑因果關係檢驗（英語：Granger causality test）是一種假設檢定的統計方法，檢驗一組時間序列是否為另一組時間序列的原因。它的基礎是迴歸分析當中的自迴歸模型。迴歸分析通常只能得出不同 變量間的同期 相關性；自迴歸模型只能得出同一 變量前後期 的相關性；但諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive Granger）於1969年論證 ，在自迴歸模型中透過一系列的檢定進而揭示不同變量之間的時間落差相關性是可行的。 格蘭傑本人在其2003年獲獎演說中強調了其引用的局限性，以及“很多荒謬論文的出現”（Of course, many ridiculous papers appeared）。格蘭傑因果關係檢驗的結論只是一種統計估計，不是真正意義上的因果關係，不能作爲肯定或否定因果關係的根據。同時，格蘭傑因果關係檢驗也有一些不足之處，如並未考慮干擾因素的影響，也未考慮時間序列間非線性的相互關係。一些基於格蘭傑因果關係檢驗的方法一定程度上解決了這些問題。
rdf:langString
The Granger causality test is a statistical hypothesis test for determining whether one time series is useful in forecasting another, first proposed in 1969. Ordinarily, regressions reflect "mere" correlations, but Clive Granger argued that causality in economics could be tested for by measuring the ability to predict the future values of a time series using prior values of another time series. Since the question of "true causality" is deeply philosophical, and because of the post hoc ergo propter hoc fallacy of assuming that one thing preceding another can be used as a proof of causation, econometricians assert that the Granger test finds only "predictive causality". Using the term "causality" alone is a misnomer, as Granger-causality is better described as "precedence", or, as Granger hi
rdf:langString
Causalidad de Wiener-Granger o Test de Wiener-Granger: Desarrollado por el Premio en Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel (año 2003) Clive W. J. Granger (1934-2009), a partir de las indicaciones de Norbert Wiener. Es un test consistente en comprobar si los resultados de una variable sirven para predecir a otra variable, si tiene carácter unidireccional o bidireccional. Para ello se tiene que comparar y deducir si el comportamiento actual y el pasado de una serie temporal A predice la conducta de una serie temporal B. Si ocurre el hecho, se dice que “el resultado A” causa en el sentido de Wiener-Granger “el resultado B”; el comportamiento es unidireccional. Si sucede lo explicado e igualmente “el resultado B” predice “el resultado A”, el comportamiento es bidireccional, entonces “
rdf:langString
La causalité a été introduite dans l'analyse économétrique par Wiener (1956) et Granger (1969). À l'origine, on retrouve la formalisation de la notion de causalité en physique, notamment dans les travaux d'Isaac Newton sur la force motrice (cause) et le changement de mouvement (effet). Dans ce cas, la notion de causalité traduit un principe d’après lequel si un phénomène est la cause d’un autre phénomène, nommé « effet », alors ce dernier ne peut pas précéder la cause. Cependant, sa définition conceptuelle remonte aux discours d'Aristote ou de David Hume.
rdf:langString
グレンジャー因果性検定（グレンジャーいんがせいけんてい、 英: Granger causality test）は、ある時系列が別の時系列の予測に役立つかどうかを判断するための統計的仮説検定で、1969年に初めて提案された。通常、回帰は「単なる」相関関係を反映するものだが、クライヴ・グレンジャーは、ある時系列の過去の値が別の時系列の将来の値を予測する能力を測定することにより、経済学における因果関係を検証できると主張した。「真の因果関係」は非常に哲学的な問題であり、前後に続く事象に因果関係があると仮定する前後即因果の誤謬が起こり得るため、計量経済学者はグレンジャー検定が「予測的因果関係」しか見つけられないものだと主張する 。「因果関係」という用語を単独で使用することは誤用で、グレンジャー因果性は「前後関係（precedence）」、またはグレンジャー自身が1977年に主張したように「時間的な関連（temporally related）」 と説明される方が適切である。 グレンジャー因果性検定では、Y を X が引き起こすか ではなく、Y を X で予測できるか を検定する。
rdf:langString
Przyczynowość w sensie Grangera (Granger-przyczynowość) – definicja przyczynowości ukuta przez Clive'a Grangera, który uważał, że X powoduje Y wtedy i tylko wtedy, gdy włączenie do modelu przewidującego zmienną objaśnianą Y wartości zmiennej objaśniającej X zwiększa trafność predykcji. Przyczynowość w sensie Grangera jest krytykowana za utożsamianie przyczynowości z przewidywaniem, jednak jest to definicja ugruntowana w regularnościowym podejściu do przyczynowości.
rdf:langString
O teste de causalidade proposto por Granger visa superar as limitações do uso de simples correlações entre variáveis. Essa distinção é de fundamental importância porque correlação não implica por si só em causalidade (relação de causa e efeito). A identificação de uma relação estatística entre duas variáveis, por mais forte que seja, não pode ser o único critério para estabelecer uma relação causal entre elas.
rdf:langString
Причинность по Грэнджеру (англ. Granger causality) — понятие, используемое в эконометрике (анализе временных рядов), формализующее понятие причинно-следственной связи между временными рядами. Причинность по Грэнджеру является необходимым, но не достаточным условием причинно-следственной связи.
rdf:langString
rdf:langString
Causalidad de Granger
rdf:langString
Granger causality
rdf:langString
Causalité au sens de Granger
rdf:langString
Causalità di Granger
rdf:langString
グレンジャー因果性
rdf:langString
Przyczynowość w sensie Grangera
rdf:langString
Causalidade de Granger
rdf:langString
Причинность по Грэнджеру
rdf:langString
格蘭傑因果關係
xsd:integer
1648224
xsd:integer
1122114761
xsd:date
2012-04-30
rdf:langString
The Granger causality test is a statistical hypothesis test for determining whether one time series is useful in forecasting another, first proposed in 1969. Ordinarily, regressions reflect "mere" correlations, but Clive Granger argued that causality in economics could be tested for by measuring the ability to predict the future values of a time series using prior values of another time series. Since the question of "true causality" is deeply philosophical, and because of the post hoc ergo propter hoc fallacy of assuming that one thing preceding another can be used as a proof of causation, econometricians assert that the Granger test finds only "predictive causality". Using the term "causality" alone is a misnomer, as Granger-causality is better described as "precedence", or, as Granger himself later claimed in 1977, "temporally related". Rather than testing whether X causes Y, the Granger causality tests whether X forecasts Y. A time series X is said to Granger-cause Y if it can be shown, usually through a series of t-tests and F-tests on lagged values of X (and with lagged values of Y also included), that those X values provide statistically significant information about future values of Y. Granger also stressed that some studies using "Granger causality" testing in areas outside economics reached "ridiculous" conclusions. "Of course, many ridiculous papers appeared", he said in his Nobel lecture. However, it remains a popular method for causality analysis in time series due to its computational simplicity. The original definition of Granger causality does not account for latent confounding effects and does not capture instantaneous and non-linear causal relationships, though several extensions have been proposed to address these issues.
rdf:langString
Causalidad de Wiener-Granger o Test de Wiener-Granger: Desarrollado por el Premio en Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel (año 2003) Clive W. J. Granger (1934-2009), a partir de las indicaciones de Norbert Wiener. Es un test consistente en comprobar si los resultados de una variable sirven para predecir a otra variable, si tiene carácter unidireccional o bidireccional. Para ello se tiene que comparar y deducir si el comportamiento actual y el pasado de una serie temporal A predice la conducta de una serie temporal B. Si ocurre el hecho, se dice que “el resultado A” causa en el sentido de Wiener-Granger “el resultado B”; el comportamiento es unidireccional. Si sucede lo explicado e igualmente “el resultado B” predice “el resultado A”, el comportamiento es bidireccional, entonces “el resultado A” causa “el resultado B”, y “el resultado B” causa “el resultado A”.
rdf:langString
La causalité a été introduite dans l'analyse économétrique par Wiener (1956) et Granger (1969). À l'origine, on retrouve la formalisation de la notion de causalité en physique, notamment dans les travaux d'Isaac Newton sur la force motrice (cause) et le changement de mouvement (effet). Dans ce cas, la notion de causalité traduit un principe d’après lequel si un phénomène est la cause d’un autre phénomène, nommé « effet », alors ce dernier ne peut pas précéder la cause. Cependant, sa définition conceptuelle remonte aux discours d'Aristote ou de David Hume. Transposée en économie, la notion de causalité revêt une connotation technique spécifique. En effet, si une variable causait une autre variable, alors nécessairement les deux variables doivent être corrélées. À l'inverse, il ne suffit pas que deux variables soient corrélées, pour qu’il ait causalité (corrélation n'est pas causalité). La notion de causalité introduite par Wiener en 1956, Granger en 1969 et Christopher A. Sims dans les années 1980, apparait comme le soubassement de l'analyse de relations dynamiques entre les séries chronologiques. Bien que formellement définie, elle demeure sujette à plusieurs controverses parmi les économistes. Toutefois, l'idée de base de la causalité au sens de Granger est qu'une série temporelle causerait une autre série , lorsque la connaissance du passé de entraîne une prévision de distincte de celle fondée uniquement sur le passé de . Autrement dit, une série chronologique cause au sens de Granger une autre série , si conditionnée aux valeurs passées de l'erreur quadratique moyenne de prédiction de est inférieure par rapport à celle où les informations relatives aux valeurs passées de étaient omises. Mathématiquement : où est un opérateur d'espérance mathématique.
rdf:langString
In econometria, la causalità di Granger è un concetto espresso nel 1969 da Clive Granger (Nobel per l'economia 2003) e ampliato successivamente da Christopher Sims (Nobel per l'economia 2011) mirante a determinare in maniera statistica una causalità tra variabili espresse in un modello VAR.
rdf:langString
グレンジャー因果性検定（グレンジャーいんがせいけんてい、 英: Granger causality test）は、ある時系列が別の時系列の予測に役立つかどうかを判断するための統計的仮説検定で、1969年に初めて提案された。通常、回帰は「単なる」相関関係を反映するものだが、クライヴ・グレンジャーは、ある時系列の過去の値が別の時系列の将来の値を予測する能力を測定することにより、経済学における因果関係を検証できると主張した。「真の因果関係」は非常に哲学的な問題であり、前後に続く事象に因果関係があると仮定する前後即因果の誤謬が起こり得るため、計量経済学者はグレンジャー検定が「予測的因果関係」しか見つけられないものだと主張する 。「因果関係」という用語を単独で使用することは誤用で、グレンジャー因果性は「前後関係（precedence）」、またはグレンジャー自身が1977年に主張したように「時間的な関連（temporally related）」 と説明される方が適切である。 グレンジャー因果性検定では、Y を X が引き起こすか ではなく、Y を X で予測できるか を検定する。 通常、Xの過去の値（およびYの過去の値）に対する一連のt-検定およびF-検定を通じて、Xの値が将来のYの値に関して統計的に有意な情報を提供できると証明された場合に、「時系列Xから時系列Yへのグレンジャー因果性がある」と言われる。 また、グレンジャーは、経済学以外の分野でグレンジャー因果性検定を使用した研究の中に、「ばかげた」結論に達したものがあると強調した。彼はノーベル賞の受賞講演でも、「もちろん、ばかげた論文が多く登場した」と述べた。ただし、計算が単純なことから、時系列データの因果関係分析として、今でもよく使用される方法である。グレンジャー因果性の本来の定義では、潜在的な交絡が考慮されておらず、また、同時的な因果関係や非線形の因果関係は捉えられない。これらの問題に対処するために、いくつかの拡張が提案されている。
rdf:langString
Przyczynowość w sensie Grangera (Granger-przyczynowość) – definicja przyczynowości ukuta przez Clive'a Grangera, który uważał, że X powoduje Y wtedy i tylko wtedy, gdy włączenie do modelu przewidującego zmienną objaśnianą Y wartości zmiennej objaśniającej X zwiększa trafność predykcji. Definicja przyczynowości w sensie Grangera jest jedną z najbardziej wpływowych definicji przyczynowości wykorzystywanych w ekonomii. Jest z powodzeniem stosowana w innych dziedzinach badań, np. w czasie interpretacji wzajemnych przesunięć szeregów czasowych aktywności różnych obszarów kory mózgu, obserwowanej podczas skanowania z użyciem fMRI. Przyczynowość w sensie Grangera jest krytykowana za utożsamianie przyczynowości z przewidywaniem, jednak jest to definicja ugruntowana w regularnościowym podejściu do przyczynowości.
rdf:langString
O teste de causalidade proposto por Granger visa superar as limitações do uso de simples correlações entre variáveis. Essa distinção é de fundamental importância porque correlação não implica por si só em causalidade (relação de causa e efeito). A identificação de uma relação estatística entre duas variáveis, por mais forte que seja, não pode ser o único critério para estabelecer uma relação causal entre elas. O teste de causalidade de Granger procura determinar o sentido causal entre duas variáveis, estipulando que X "Granger-causa" Y se valores passados de X ajudam a prever o valor presente de Y.
rdf:langString
Причинность по Грэнджеру (англ. Granger causality) — понятие, используемое в эконометрике (анализе временных рядов), формализующее понятие причинно-следственной связи между временными рядами. Причинность по Грэнджеру является необходимым, но не достаточным условием причинно-следственной связи. Понятие и процедура тестирования предложены Грэнджером в 1969 году. Основной посылкой Грэнджера было то, что будущее не может быть причиной настоящего или прошлого. То есть причина как минимум должна предшествовать следствию. Однако, известно, что сам факт предшествования ничего не говорит о наличии причинно-следственной связи. Важно, чтобы предшествующие значения «причины» оказывали ощутимое влияние на будущие значения «следствия» и притом прошлые значения «следствия» не оказывали существенного влияния на будущие значения «причины».
rdf:langString
格蘭傑因果關係檢驗（英語：Granger causality test）是一種假設檢定的統計方法，檢驗一組時間序列是否為另一組時間序列的原因。它的基礎是迴歸分析當中的自迴歸模型。迴歸分析通常只能得出不同 變量間的同期 相關性；自迴歸模型只能得出同一 變量前後期 的相關性；但諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive Granger）於1969年論證 ，在自迴歸模型中透過一系列的檢定進而揭示不同變量之間的時間落差相關性是可行的。 格蘭傑本人在其2003年獲獎演說中強調了其引用的局限性，以及“很多荒謬論文的出現”（Of course, many ridiculous papers appeared）。格蘭傑因果關係檢驗的結論只是一種統計估計，不是真正意義上的因果關係，不能作爲肯定或否定因果關係的根據。同時，格蘭傑因果關係檢驗也有一些不足之處，如並未考慮干擾因素的影響，也未考慮時間序列間非線性的相互關係。一些基於格蘭傑因果關係檢驗的方法一定程度上解決了這些問題。
xsd:nonNegativeInteger
24299
