Granger causality and the sampling of economic processes
经济过程的采样与格兰杰因果关系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究经济时间序列的采样、时间聚合及货币—收入格兰杰关系。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
经济过程的采样与格兰杰因果关系
- 研究问题
- 时间聚合为何可能产生虚假的格兰杰因果关系，如何通过连续时间结构模型得到适当的离散时间模型，并检验货币与收入关系？
- 方法与思路
- 作者讨论依赖时间单位的离散模型所产生的扭曲，提出连续时间建模途径，并比较精确、近似及不施加时间聚合限制的因果检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要梳理时间聚合导致伪格兰杰关系的问题及建模补救，并通过货币—收入应用说明，在离散数据模型中纳入精确聚合限制的重要性。
- 阅读关注点
- 核对连续时间模型如何映射到观测频率、精确和近似聚合限制的区别，以及货币—收入检验结果对采样频率和限制方式的敏感性。
- 阅读边界
- 依据所给作者／机构库版本摘要，不能推断刊本变化；摘要未给出具体检验结果，格兰杰关系本身也不足以确立结构性因果效应。
原文摘要
This paper provides a discussion of the developments in econometric modelling that are designed to deal with the problem of spurious Granger causality relationships that can arise from temporal aggregation. We outline the distortional effects of using discrete time models that explicitly depend on the unit of time and outline a remedy of constructing timeinvariant discrete time models via a structural continuous time model. In an application to testing for money-income causality, we demonstrate the importance of incorporating exact temporal aggregation restrictions on the discrete time data. We do this by conducting causality tests in discrete time models that: (a) impose the temporal aggregation restrictions exactly; (b) impose the temporal aggregation restrictions approximately; and (c) do not impose these restrictions at all. J.E.L. code: C32.