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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”.
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]
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