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Generalized cross-spectral test for nonlinear Granger causality with applications to money-output and price-volume relations

机译：非线性格兰杰因果关系的广义跨谱检验及其在货币产出和价格-数量关系中的应用

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In this study, we propose a test statistic based on a generalized cross-spectral distribution function to test for linear and nonlinear Granger causality. The test statistic considers all time series lags and, at the same time, avoids the "curse of dimensionality" problem. Moreover, it avoids having to choose a kernel function and bandwidth parameter. Since the generalized cross-spectral distribution test statistic asymptotically converges to a nonstandard distribution, we propose a wild bootstrap approach to approximate its critical values. A Monte Carlo simulation shows that the generalized cross-spectral distribution test statistic has better finite sample performance than Hong's (2001) test. In the empirical analysis, we perform empirical tests for Granger causality between U.S. money and output and between the return and volume of the CSI 300 Index and show that the proposed test statistic succeeds in capturing nonlinear Granger causality. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在这项研究中，我们提出了一种基于广义交叉谱分布函数的检验统计量，以检验线性和非线性Granger因果关系。测试统计数据考虑了所有时间序列的滞后，同时避免了“维数诅咒”问题。此外，它避免了必须选择内核功能和带宽参数的情况。由于广义的跨光谱分布测试统计量渐近收敛于非标准分布，因此我们提出了一种野生自举方法来近似其临界值。蒙特卡洛模拟显示，广义的跨光谱分布检验统计量比Hong（2001）检验具有更好的有限样本性能。在经验分析中，我们对美国货币与产出之间以及CSI 300指数的收益率与交易量之间的格兰杰因果关系进行了实证检验，并表明所提出的检验统计量成功地捕获了非线性格兰杰因果关系。 （C）2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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