Causalidad de Granger
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”.
Extensiones editar
La ampliación de la causalidad de Granger para incorporar su naturaleza dinámica y variable en el tiempo permite una comprensión más matizada de cómo evolucionan con el tiempo las relaciones causales en los datos de series temporales.[1]La metodología utiliza técnicas recursivas como las ventanas Expansiva hacia delante (FE), Rodante (RO) y Evolutiva recursiva (RE) para superar las limitaciones de las pruebas tradicionales de causalidad de Granger y comprender los cambios en las relaciones causales a lo largo de distintos periodos.[2]Un aspecto central de esta metodología es el comando 'tvgc' de Stata.[1]Las aplicaciones empíricas, como los datos relativos a las tasas de transacción y los subsistemas económicos de Ethereum, ponen de relieve la naturaleza dinámica de las relaciones económicas a lo largo del tiempo.[3]
Referencias editar
- ↑ a b Baum, Christopher F.; Hurn, Stan; Otero, Jesús (2022-06). «Testing for time-varying Granger causality». The Stata Journal: Promoting communications on statistics and Stata (en inglés) 22 (2): 355-378. ISSN 1536-867X. doi:10.1177/1536867X221106403. Consultado el 5 de enero de 2024.
- ↑ Shojaie, Ali; Fox, Emily B. (7 de marzo de 2022). «Granger Causality: A Review and Recent Advances». Annual Review of Statistics and Its Application (en inglés) 9 (1): 289-319. ISSN 2326-8298. PMC 10571505. PMID 37840549. doi:10.1146/annurev-statistics-040120-010930. Consultado el 5 de enero de 2024.
- ↑ Ante, Lennart; Saggu, Aman (2024-01). «Time-Varying Bidirectional Causal Relationships between Transaction Fees and Economic Activity of Subsystems Utilizing the Ethereum Blockchain Network». Journal of Risk and Financial Management (en inglés) 17 (1): 19. ISSN 1911-8074. doi:10.3390/jrfm17010019. Consultado el 5 de enero de 2024.
- Granger, C. W. J. (1969): Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 37, 424-438.
- Wiener, N. (1956): The theory of Prediction Beckenback, E.F.(ed.)"Modern Mathematics for Engineers". New-York, McGraw-Hill.
Enlaces externos editar
- Guía de manejo del programa E-Views Archivado el 30 de diciembre de 2006 en Wayback Machine.
- Otra breve explicación
Datos: Q2630107
