グレンジャー因果性
グレンジャー因果性検定では、Y を X が引き起こすか ではなく、Y を X で予測できるか を検定する。
通常、Xの過去の値(およびYの過去の値)に対する一連のt-検定およびF-検定を通じて、Xの値が将来のYの値に関して統計的に有意な情報を提供できると証明された場合に、「時系列Xから時系列Yへのグレンジャー因果性がある」と言われる。
また、グレンジャーは、経済学以外の分野でグレンジャー因果性検定を使用した研究の中に、「ばかげた」結論に達したものがあると強調した。彼はノーベル賞の受賞講演でも、「もちろん、ばかげた論文が多く登場した」と述べた。ただし、計算が単純なことから、時系列データの因果関係分析として、今でもよく使用される方法である。グレンジャー因果性の本来の定義では、潜在的な交絡が考慮されておらず、また、同時的な因果関係や非線形の因果関係は捉えられない。これらの問題に対処するために、いくつかの拡張が提案されている。