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논문 상세정보
비모수 인과관계 검정법
이 논문은 한국연구재단(NRF, National Research Foundation of Korea)이 지원한 연구과제(
비모수 인과관계 검정법
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2003 년 선도연구자지원
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정기호(경북대학교)
)
연구결과물 로 제출된 자료입니다.
한국연구재단 인문사회연구지원사업을 통해 연구비를 지원받은 연구자는 연구기간 종료 후 2년 이내에 최종연구결과물로 학술논문 또는 저역서를 해당 사업 신청요강에서 요구하는 수량 이상 제출하여야 합니다.(*사업유형에 따라 최종연구결과물 제출 조건이 다를 수 있음.)
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연구자가 한국연구재단 연구지원시스템에 직접 입력한 정보입니다.
저널명 |
한국데이터정보과학회지 - 등재
(ISSN : 15989402)
외부링크
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발행정보 |
2007년 02월 01일
/
Vol.18
No.1
/ pp. 0 ~ 0
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발행처/학회 |
한국데이터정보과학회 |
주저자 |
정기호
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공저자 |
Yoshihiko Nishiyama
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저자수 |
2 |
초록
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국문
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This paper develops a consistent nonparametric test for Granger causality in the context of strong-mixing process, which covers a large class of stationary processes including ARMA and ARCH models. The previously proposed tests require absolute regula ...
This paper develops a consistent nonparametric test for Granger causality in the context of strong-mixing process, which covers a large class of stationary processes including ARMA and ARCH models. The previously proposed tests require absolute regularity (-mixing) more stringent than the strong-mixing condition. We prove the consistency of the test under a high level assumption on the approximation error of U statistic by its projection. Due to the sample splitting, the test statistic we propose is asymptotically normally distributed under the null.
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