The Granger causality test is a use

The Granger causality test is a useful device to determine whether the lags of a variable, say, xit contribute to the
better forecasting of yit when the lagged values of xit are introduced into the regression of yit on the lagged values of
yit. In the panel data context, Granger non-causality can be tested by making use of a finite order panel VAR model
in the following form, where a random variable can be expressed as a function of its own past values and past values
of other variables in the system:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบ causality นี่เกรนเจอร์เป็นอุปกรณ์ที่มีประโยชน์เพื่อกำหนดว่า lags แปร พูด xit นำไปสู่การดีกว่า การคาดการณ์ของซิงเสียนเยอะเมื่อค่า lagged xit จะนำเข้าสู่การถดถอยของซิงเสียนเยอะ lagged ค่าของซิงเสียนเยอะขึ้น ในบริบทข้อมูลแผง ไม่ใช่นี่เกรนเจอร์-causality สามารถทดสอบโดยใช้แบบจำลอง VAR แผงสั่งจำกัดในแบบฟอร์มต่อไปนี้ ซึ่งสามารถแสดงตัวแปรสุ่มเป็นฟังก์ชันของค่าของตัวเอง เลยค่า และที่ผ่านมาตัวแปรอื่น ๆ ในระบบ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบเวรกรรมเกรนเจอร์เป็นอุปกรณ์ที่มีประโยชน์ในการตรวจสอบว่าการล่าช้าของตัวแปรการพูด,
อกนำไปสู่การคาดการณ์ที่ดีขึ้นของYIT เมื่อค่าสัมปทานของอกจะนำเข้าสู่การถดถอยของ YIT ในค่าสัมปทาน
YIT ในบริบทข้อมูลแผงเกรนเจอร์ที่ไม่ก่อให้สามารถทดสอบได้โดยการใช้คำสั่ง จำกัด แผงรูปแบบ VAR
ในรูปแบบต่อไปนี้ที่ตัวแปรสุ่มสามารถแสดงเป็นฟังก์ชั่นของค่าที่ผ่านมาของตัวเองและค่านิยมที่ผ่านมาของตัวแปรอื่น ๆ ระบบ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

และทดสอบความสัมพันธ์เชิงเหตุภาพเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์เพื่อตรวจสอบว่าล่าช้าของตัวแปร , พูด , xit ไปสู่
ดีกว่าการคาด yit เมื่อค่าสัมปทาน xit จะนำเข้าสู่ความถดถอยของ yit บนเจ้าค่า
yit . ในแผงข้อมูลบริบท เกรนเจอร์ไม่ ( สามารถทดสอบได้โดยการใช้แผงเพื่อจำกัดรูปแบบ VAR
ในรูปแบบต่อไปนี้ซึ่งตัวแปรจะแสดงเป็นฟังก์ชันของค่าของตัวเองที่ผ่านมาและผ่านค่า
ของตัวแปรอื่น ๆในระบบ