Buchumschlag

Non-linear dependence and Granger causality: A vine copula approach

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fuentes-Martínez, Roberto, Crimaldi, Irene, Rungi, Armando
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Econometrics Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Granger Causality in Expectiles: an M-vine copula test
von: Fuentes-Martínez, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Potential weights and implicit causal designs in linear regression
von: Chen, Jiafeng
Veröffentlicht: (2024)

Non-linear Triple Changes Estimator for Targeted Policies
von: Akbari, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When are time series predictions causal? The potential system and dynamic causal effects
von: Carlson, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Estimation of the complier causal hazard ratio under dependent censoring
von: Crommen, Gilles, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Policy relevance of causal quantities in networks
von: Loomba, Sahil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Re-examining Granger Causality with Causal Bayesian Networks and Reichenbachs Principles
von: Adedayo, S. A.
Veröffentlicht: (2025)

Credible causal inference beyond toy models
von: Bastías, Pablo Geraldo
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic causal inference with time series data
von: Schaffe-Odeleye, Tanique, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Survey calibration for causal inference: a simple method to balance covariate distributions
von: Beręsewicz, Maciej
Veröffentlicht: (2023)

Estimation and exclusion restrictions in clustered linear models
von: Mikusheva, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric regression with dependent censoring or competing risks
von: Shih, Jia-Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Partial identification via conditional linear programs: estimation and policy learning
von: Ben-Michael, Eli
Veröffentlicht: (2025)

Noisy, Non-Smooth, Non-Convex Estimation of Moment Condition Models
von: Forneron, Jean-Jacques
Veröffentlicht: (2023)

A Dynamic Stochastic Block Model for Multidimensional Networks
von: López, Ovielt Baltodano, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A projection based approach for interactive fixed effects panel data models
von: Keilbar, Georg, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A primer on optimal transport for causal inference with observational data
von: Gunsilius, Florian F
Veröffentlicht: (2025)

Handling Sparse Non-negative Data in Finance
von: Capponi, Agostino, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comment on 'Sparse Bayesian Factor Analysis when the Number of Factors is Unknown' by S. Frühwirth-Schnatter, D. Hosszejni, and H. Freitas Lopes
von: Casarin, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-parametric Causal Inference in Dynamic Thresholding Designs
von: Ghosh, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Formalising causal inference as prediction on a target population
von: Höltgen, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inference for Cluster Randomized Experiments with Non-ignorable Cluster Sizes
von: Bugni, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Some models are useful, but for how long?: A decision theoretic approach to choosing when to refit large-scale prediction models
von: Hoffman, Kentaro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Detecting Cointegrating Relations in Non-stationary Matrix-Valued Time Series
von: Hecq, Alain, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-parametric Quantile Regression and Uniform Inference with Unknown Error Distribution
von: Hou, Haoze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Poisson Dynamic Network Models
von: Carallo, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Information-Enriched Selection of Stationary and Non-Stationary Autoregressions using the Adaptive Lasso
von: Reinschlüssel, Thilo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Band Variable-Lag Granger Causality: A Unified Framework for Causal Time Series Inference across Frequencies
von: Sookkongwaree, Chakattrai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Outlier Detection for Matrix-variate Models
von: Billio, Monica, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Forecasting macroeconomic data with Bayesian VARs: Sparse or dense? It depends!
von: Gruber, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Multivariate ordered discrete response models with two layers of dependence
von: Komarova, Tatiana, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Unifying regression-based and design-based causal inference in time-series experiments
von: Lin, Zhexiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian and Frequentist Inference for Synthetic Controls
von: Martinez, Ignacio, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Augmented balancing weights as linear regression
von: Bruns-Smith, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A General Approach to Relaxing Unconfoundedness
von: Masten, Matthew A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A simple but powerful tail index regression
von: Nicolau, João, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A sensitivity analysis for the average derivative effect
von: Zhang, Jeffrey
Veröffentlicht: (2025)

Difference-in-Differences Designs: A Practitioner's Guide
von: Baker, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Neyman-Orthogonalization Approach to the Incidental Parameter Problem
von: Bonhomme, Stéphane, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Convexified Matching Approach to Imputation and Individualized Inference
von: Hur, YoonHaeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)