Przyczynowość w sensie Grangera

Szereg czasowy Y jest w przybliżeniu opóźnionym powtórzeniem szeregu X, co umożliwia prognozowanie przyszłych wartości Y na podstawie znanych wartości X

Przyczynowość w sensie Grangera (Granger-przyczynowość) – definicja przyczynowości ukuta przez Clive'a Grangera, który uważał, że X powoduje Y wtedy i tylko wtedy, gdy włączenie do modelu przewidującego zmienną objaśnianą Y wartości zmiennej objaśniającej X zwiększa trafność predykcji[1].

Definicja przyczynowości w sensie Grangera jest jedną z najbardziej wpływowych definicji przyczynowości wykorzystywanych w ekonomii[2]. Jest z powodzeniem stosowana w innych dziedzinach badań, np. w czasie interpretacji wzajemnych przesunięć szeregów czasowych aktywności różnych obszarów kory mózgu, obserwowanej podczas skanowania z użyciem fMRI[3].

Przyczynowość w sensie Grangera jest krytykowana za utożsamianie przyczynowości z przewidywaniem, jednak jest to definicja ugruntowana w regularnościowym podejściu do przyczynowości[4].

Przypisy

  1. C.W.J. Granger, Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods, „Econometrica”, 37 (3), 1969, s. 424–438, DOI10.2307/1912791, JSTOR1912791 [dostęp 2018-03-01].
  2. Alessio Moneta. Causality in macroeconometrics: some considerations about reductionism and realism. „Journal of Economic Methodology”. 12 (3), s. 433-453, 2005. DOI: 10.1080/13501780500223742. 
  3. Karl Friston, Rosalyn Moran, Anil K Seth. Analysing connectivity with Granger causality and dynamic causal modelling. „Curr Opin Neurobiol”. 23 (2), s. 172–178, 2013 Apr. DOI: 10.1016/j.conb.2012.11.010. 
  4. Mariusz Maziarz, A review of the Granger-causality fallacy, „The journal of philosophical economics : Reflections on economic and social issues”, VIII. (2), 20 maja 2015, ISSN 1843-2298 [dostęp 2018-03-01] (ang.).

Media użyte na tej stronie

GrangerCausalityIllustration.svg
Autor: BiObserver, Licencja: CC BY-SA 3.0
Visualization of en:Granger causality. Regenerated from Liu and Bahadori, "A Survey on Granger Causality, A Computational View".