Тест причинності Грейнджера — це статистичний метод, який визначає, чи може один часовий ряд допомогти передбачити інший часовий ряд на основі хронологічної послідовності подій, підкреслюючи, що причина передує наслідку.
Тест причинності Грейнджера є перевіркою статистичної гіпотези для визначення того, чи є один часовий ряд фактором і пропонують корисну інформацію для прогнозування іншого часового ряду. Наприклад, давши запитання: чи можемо ми використати сьогоднішню ціну акцій Apple, щоб передбачити завтрашню ціну акцій Tesla?
Тест Енгла-Гренджера на коінтеграцію. Нульова гіпотеза полягає в тому ряди в yt не коінтегровані, отже, якщо перевірка залишку не зможе знайти докази проти нульового значення одиничного кореня, перевірка Енгла-Ґрейнджера не зможе знайти докази того, що оцінене регресійне відношення коінтегрується.
Тест причинності Грейнджера передбачає це X і Y є стаціонарними часовими рядами. Тобто такі статистичні властивості, як середнє значення та дисперсія, не змінюються з часом. Якщо якийсь із рядів не є стаціонарним, його потрібно спочатку зробити стаціонарним, як правило, використовуючи різницеве або будь-яке інше перетворення.
Мультиколінеарність: Зазвичай це відбувається, коли незалежні змінні в регресійній моделі корелюють одна з одною. Ця кореляція не очікується, оскільки незалежні змінні вважаються незалежними.
Причинна гіпотеза є той, який передбачає наявність причинно-наслідкового зв’язку між змінними. Прикладом реляційної гіпотези є те, що між курінням і ожирінням існує значний зв’язок.