Inhoudsopgave:

Wat doet een Granger?
Wat doet een Granger?

Video: Wat doet een Granger?

Video: Wat doet een Granger?
Video: The Entire Life of Hermione Granger Explained (+Ron/Hermione Relationship) 2024, Maart
Anonim

EEN granger is een boer. Als je een wilt zijn granger op een dag krijg je misschien een baan op een melkveebedrijf of ga je naar een landbouwschool. Terwijl het twaalfde-eeuwse woord granger wordt tegenwoordig niet veel gebruikt, het was een gebruikelijke manier om naar een boer te verwijzen aan het einde van de 19e eeuw in de Verenigde Staten.

Simpel gezegd, waarom is Granger-causaliteit belangrijk?

De Granger causaliteitstest is een statistische hypothese toets om te bepalen of de ene tijdreeks nuttig is bij het voorspellen van een andere. Als de waarschijnlijkheidswaarde kleiner is dan een α-niveau, wordt de hypothese op dat niveau verworpen.

Ten tweede, hoeveel vertragingen zijn er in Granger-causaliteit? Maximaal twaalf vertragingen werd voor elke variabele in aanmerking genomen bij het bepalen van deze vertraging specificaties. *SlgniElcance op het niveau van 5 procent. de F-tests zijn significant, wat aangeeft: Granger causaliteit van Y tot M1, voor zowel FPE- als PH-bepaald vertraging structuren.

Wat betekent dus de oorzaak van Granger?

Granger causaliteit is een statistisch concept van causaliteit dat gebaseerd is op voorspelling. Volgens Granger causaliteit, als een signaal X1 " Granger - oorzaken " (of "G- oorzaken ") een signaal X2, dan eerdere waarden van X1 moet informatie bevatten die helpt bij het voorspellen van X2 boven en buiten de informatie in eerdere waarden van X2 alleen.

Hoe test je de Granger-causaliteit?

De basisstappen voor het uitvoeren van de test zijn:

  1. Noem de nulhypothese en de alternatieve hypothese. Bijvoorbeeld, y(t) veroorzaakt geen Granger x(t).
  2. Kies de vertragingen.
  3. Zoek de f-waarde.
  4. Bereken de f-statistiek met behulp van de volgende vergelijking:
  5. Verwerp de nul als de F-statistiek (stap 4) groter is dan de f-waarde (stap 3).

Aanbevolen: