Nonparametric Copula-Based Test for Conditional Independence with Applications to Granger Causality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a new nonparametric test for conditional independence that can directly be applied to test for Granger causality. Based on the comparison of copula densities, the test is easy to implement because it does not involve a weighting function in the test statistic, and it can be applied in general settings since there is no restriction on the dimension of the time series data. In fact, to apply the test, only a bandwidth is needed for the nonparametric copula. We prove that the test statistic is asymptotically pivotal under the null hypothesis, establishes local power properties, and motivates the validity of the bootstrap technique that we use in finite sample settings. A simulation study illustrates the size and power properties of the test. We illustrate the practical relevance of our test by considering two empirical applications where we examine the Granger noncausality between financial variables. In a first application and contrary to the general findings in the literature, we provide evidence on two alternative mechanisms of nonlinear interaction between returns and volatilities: nonlinear leverage and volatility feedback effects. This can help better understand the well known asymmetric volatility phenomenon. In a second application, we investigate the Granger causality between stock index returns and trading volume. We find convincing evidence of linear and nonlinear feedback effects from stock returns to volume, but a weak evidence of nonlinear feedback effect from volume to stock returns.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle