PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | nr 2 (74) | 152--170
Tytuł artykułu

O wartości informacyjnej testów przyczynowości w sensie Grangera

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
On Informativeness of Granger-causality Tests
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem artykułu jest wykazanie na podstawie przeglądu badań, że zastosowanie testów Granger-przyczynowości nie dostarcza wiarygodnych informacji o zależności pomiędzy badanymi szeregami czasowymi, jeżeli nie dysponuje się wiedzą teoretyczną na ich temat. Dotychczasowa krytyka testowania przyczynowości w sensie Grangera skupiała się przede wszystkim na wskazywaniu różnic pomiędzy tradycyjnie rozumianą przyczynowością a definicją zaproponowaną przez Grangera. Autor wykazuje, że analizowana definicja przyczynowości ma uzasadnienie filozoficzne, jednak stosowanie testów Granger-przyczynowości prowadzi do błędnych wniosków, co jest wynikiem m.in.: nieliniowości szeregów czasowych, zbyt rzadkiego próbkowania szeregów czasowych, skointegrowania zmiennych, zdeterminowania szeregów czasowych przez trzecią zmienną, istnienia zależności nieliniowej oraz racjonalnych oczekiwań podmiotów ekonomicznych. Analiza opisanych w literaturze przypadków zawodności wyników testów przyczynowości w sensie Grangera pozwala stwierdzić, że wyciągnięcie wniosków o istnieniu i kierunku zależności przyczynowej na podstawie testu Granger-przyczynowości jest możliwe tylko wtedy, gdy posiada się wiedzę o mechanizmie łączącym dwa szeregi czasowe. (abstrakt oryginalny)
EN
The purpose of this paper is to show that the application of Granger-causality tests is not informative unless one possesses additional theoretical knowledge. Previous criticism on Granger-causality testing pointed out mostly the differences between the common sense understanding of causality and Granger s definition. The author demonstrates that Granger's definition of causality is philosophically justified. However, the use of its tests is misleading due to: data non-linearity, too low sampling rate, time series cointegration, third-variable fallacy, non-linear causal dependency, and the rational expectations of economic agents. It can be said that the fallibility of Granger-causality testing described in the literature makes drawing conclusions about the existence and direction of causal relationship possible only if the researcher applying a Granger-causality test has knowledge of the mechanism connecting the two time series. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
152--170
Opis fizyczny
Twórcy
  • Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Bibliografia
  • Ashrafulla S., Haldar J., Joshi A., Leahy R. 2012 Canonical Granger causality applied to functional brain data, "Biomedical Imaging", 9, IEEE International Symposium on IEEE.
  • Beebee H. 2009 Introduction, [in:] The Oxford Handbook of Causation, H. Beebee (ed.), Oxford University Press, Oxford.
  • Bressler S. L., Seth A. K. 2010 Wiener- Granger Causality: A well established methodology, "NeuroImage", t. 58, no. 2.
  • Cartwright N. 2006 Where Is the Theory in Our "Theories" of Causality?, "The Journal of Philosophy", t. 103, no. 2.
  • Chu T., Danks D., Glymour C. 2004 Data Driven Methods for Granger Causality and Contemporaneous Causality with Non-Linear Corrections: Climate Teleconnection Mechanisms, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.hss.cmu.edu/philosophy/ glymour/chudanksglymour2004.pdf, data wejścia: 28.12.2013].
  • Conway R. K., Swamy P., Yanagida J. 1984 The impossibility of causality testing, "Agricultural Economics Research", t. 36, no. 3.
  • Cooley Th., LeRoy S. 1985 A theoretical Macroeconometrics. A Critique, "Journal of Monetary Economics", no. 16.
  • Dufour, J. M., Taamouti A. 2010 Short and long run causality measures: Theory and inference, "Journal of Econometrics", t. 154, no. 1.
  • Eichler M. 2007 Causal inference from time series: What can be learned from granger causality?, "Proceedings of the 13th International Congress of Logic, Methodology and Philosophy of Science".
  • Feige E. L., McGee R. 1977 Monen Supply Control and Lagged Reverve Accounting, "Journal of Money, Credit and Banking", t. 9, no. 4.
  • Geweke J., Meese R., Dent W. 1983 Comparing alternative tests of causality in temporal systems: Analytic results and experimental evidence, "Journal of Econometrics", t. 21, no. 2.
  • Glasure Y. U., Lee A. R. 1998 Cointegration, error-correction and the relationship between GDP and energy: The case of South Korea and Singapore, "Resource and Energy Economics", t. 20, no. 1.
  • Glymour C., Sprites P. 1988 Latent Variables, Causal Models and Overidentifying Constraints, "Journal of Econometrics", t. 39.
  • Granger C. W. J. 1969 Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods, "Econometrica", t. 37, no. 3.
  • Granger C. W. J. 1980 Testing for Causality. A personal Viewpoint, "Journal of Economic Dynamic and Control", t. 2, no. 4.
  • Granger C. W. J. 1988 Some recent developments in a concept of causality, "The Economic Record", t. 64.
  • Granger C. W. J. 2012 Forecasting, [in:] Philosophy of Economics, U. Maki (ed.), Elsevier, Amsterdam.
  • Hacker R. S., Abdulnasser H. 2006 Tests for causality between integrated variables using asymptotic and bootstrap distributions: theory and applications, "Applied Economics", t. 38, no. 13.
  • Harvey A. C., Stock J. H. 1989 Estimating Integrated Higher-Order Continuous Time Autoregressions with an Application to Money-Income Causality, "Journal of Econometrics", t. 42.
  • Hoover K. D. 2001 Causality in macroeconomics, Cambridge University Press, Cambridge.
  • Hoover K. D. 2006 Causality in Economics and Econometrics. An Entry for the New Palgrave Dictionary of Economics, Palgrave Macmillan.
  • Hume D. 1739 A treatise of human nature, "British Moralists" (1978).
  • Jascó P. 2005 Google Scholar: the pros and the cons, "Online Information Review", t. 29, no. 2.
  • Leamer E. E. 1985 Vector autoregressions for causal inference?, "Carnegie- Rochester Conference Series on Public Policy", t. 22.
  • Lee H. Y., Lin K. S. Wu J. L. 2002 Pitfalls in using Granger causality tests to find an engine of growth, "Applied Economics Letters", t. 9, no. 6.
  • LeRoy S. 2004 Causality in Economics, Causality: Metaphysics and method, Centre for Philosophy of Natural and Social Science, London.
  • Liu Y., Bahadori M. T. 2012 A Survey on Granger Causality: A computational View, University of Southern California.
  • Madrak-Grochowska M., Żurek M. 2011 Testowanie przyczynowości w wariancji między wybranymi indeksami rynków akcji na świecie, "Oeconomia Copernica", no. 4.
  • McCrorie J. R., Chambers M. J. 2006 Granger causality and the sampling of economic processes, "Journal of Econometrics", t. 132.
  • Mills T. C. 1990 Time Series Techniques for Economists, Cambridge University Press, Cambridge, New York.
  • Nelson C. R., Schwert G. W. 1982 Tests for predictive relationships between time series variables: A Monte Carlo investigation, "Journal of the American Statistical Association", t. 77 (377).
  • Nelson Ch. R. 1981 Adjustment Lags Versus Information Lags, Journal of Money, "Credit and Banking", luty.
  • Noble N. R. 1982 Causality and Expectational Rationality: Note, "Journal of Money, Credit and Banking", t. 14, no. 4, część 1.
  • Osińska M. 2008 Ekonometryczna analiza zależności przyczynowych, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
  • Renault E., Sekkat K., Szafarz A. 1998 Testing for spurious causality in exchange rates, "Journal of Empirical Finance", t. 6, no. 1.
  • Roberts D. L., Nord S. 1985 Causality tests and functional forms, "Applied Economics", t. 17, no. 1.
  • Russo F. 2008 Methodology of Causal Modelling, [in:] Causality and Causal Modelling in the Social Sciences, F. Russo (ed.), Springer Science & Business Media, New York.
  • Sargent Th. 1976 A Classical Macroeconomic Model for the United States, "Journal of Political Economy", no. 84.
  • Schwert W. G. 1979 Tests of causality: The message in the innovations, "Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy", t. 10, North-Holland.
  • Sims C. A. 1972 Money, Income and Causality, "The American Economic Review", t. 62, no. 4.
  • Sims Ch. A., Sargent Th. J. 1977 Business cycle modeling without pretending to have too much aptioti economic theory, "Working Papers", no. 55, Bank Rezerwy Federalnej w Minneapolis.
  • Slaugh J. R. 1981 Granger-Sims Causality. A Brief Survey of Its Use and Misuse, National Science Foundation.
  • Smith A. 1776 An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations, W. Strahan and T. Cadell, London.
  • Stern D. 2011 From Correlation to Granger Causality, "Crawford School Research Paper", no. 13, Crawford School of Public Policy.
  • Sugihara G., May R., Ye H., Hsieh C., Deyle E., Fogarty M. 2012 Detecting Causality in Complex Ecosystems, "Science", no. 338.
  • Suppes P. 1970 A Probabilistic Theory of Causality, "Acta Philosophica Fennica", Fasc. XXIV, North-Holland, Amsterdam.
  • Triacca, U. 2007 Granger causality and contiguity between stochastic processes, "Physics Letters A", t. 362, no. 4.
  • Wiener N. 1956 The Theory of Prediction, "Modern Mathematics for Engineers", McGraw- Hill, New York.
  • Woodward J. 2007 Causation with a Human Face, [in:] Causation, Physics and the Constitution of Reaity: Russell's Republic, H. Price, R. Corry (eds.), Oxford University Press, New York.
  • Yu E. S. H., Choi J. 1985 The causal relationship between energy and GNP: An international comparison, "The Journal of Energy and Development", wiosna.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171389273

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.