グレンジャー因果性
「誤差項が正規分布に従う」という仮定からの逸脱に敏感ではないグレンジャー因果性の検定方法が開発されている。多くの金融変数は正規分布とはならないため、この方法は金融経済学で特に重宝されている。最近、正の変化の因果作用を負の変化の因果作用から分離するために、非対称の因果関係検定が文献で提案されている。グレンジャー(非)因果検定をパネルデータに拡張することもできる。GARCH(一般化自己回帰分散不均一)タイプの整数値時系列モデルに基づく修正グレンジャー因果性検定は、多くの分野で利用できる。
グレンジャー因果性検定(グレンジャーいんがせいけんてい、 英: Granger causality test)は、ある時系列が別の時系列の予測に役立つかどうかを判断するための統計的仮説検定で、1969年に初めて提案された。通常、回帰は「単なる」相関関係を反映するものだが、クライヴ・グレンジャーは、ある時系列の過去の値が別の時系列の将来の値を予測する能力を測定することにより、経済学における因果関係を検証できると主張した。「真の因果関係」は非常に哲学的な問題であり、前後に続く事象に因果関係があると仮定する前後即因果の誤謬が起こり得るため、計量経済学者はグレンジャー検定が「予測的因果関係」しか見つけられないものだと主張する 。「因果関係」という用語を単独で使用することは誤用で、グレンジャー因果性は「前後関係(precedence)」、またはグレンジャー自身が1977年に主張したように「時間的な関連(temporally related)」 と説明される方が適切である。